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최신 Databricks Certification Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 무료샘플문제 (Q131-Q136):

질문 # 131
A data engineer needs to persist a file-based data source to a specific location. However, by default, Spark writes to the warehouse directory (e.g., /user/hive/warehouse). To override this, the engineer must explicitly define the file path.
Which line of code ensures the data is saved to a specific location?
Options:

정답：D

설명：
To persist a table and specify the save path, use:
users.write.option("path", "/some/path").saveAsTable("default_table")
The .option("path", ...) must be applied before calling saveAsTable.
Option A uses invalid syntax (write(path=...)).
Option B applies .option() after .saveAsTable()-which is too late.
Option D uses incorrect syntax (no path parameter in saveAsTable).


질문 # 132
What is the relationship between jobs, stages, and tasks during execution in Apache Spark?
Options:

정답：C

설명：
A Spark job is triggered by an action (e.g., count, show).
The job is broken into stages, typically one per shuffle boundary.
Each stage is divided into multiple tasks, which are distributed across worker nodes.


질문 # 133
A data engineer observes that an upstream streaming source sends duplicate records, where duplicates share the same key and have at most a 30-minute difference inevent_timestamp. The engineer adds:
dropDuplicatesWithinWatermark("event_timestamp", "30 minutes")
What is the result?

정답：C

설명：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
The methoddropDuplicatesWithinWatermark()in Structured Streaming drops duplicate records based on a specified column and watermark window. The watermark defines the threshold for how late data is considered valid.
From the Spark documentation:
"dropDuplicatesWithinWatermark removes duplicates that occur within the event-time watermark window." In this case, Spark will retain the first occurrence and drop subsequent records within the 30-minute watermark window.
Final Answer: B


질문 # 134
You have:
DataFrame A: 128 GB of transactions
DataFrame B: 1 GB user lookup table
Which strategy is correct for broadcasting?

정답：B

설명：
Broadcast joins work by sending the smaller DataFrame to all executors, eliminating the shuffle of the larger DataFrame.
From Spark documentation:
"Broadcast joins are efficient when one DataFrame is small enough to fit in memory. Spark avoids shuffling the larger table." DataFrame B (1 GB) fits within the default threshold and should be broadcasted.
It eliminates the need to shuffle the large DataFrame A.
Final answer: B


질문 # 135
Given this view definition:
df.createOrReplaceTempView("users_vw")
Which approach can be used to query the users_vw view after the session is terminated?
Options:

정답：B

설명：
Temp views likecreateOrReplaceTempVieware session-scoped.
They disappear once the Spark session ends.
To retain data across sessions, it must be persisted:
df.write.saveAsTable("users_vw")
Thus, the view needs to be persisted as a table to survive session termination.
Reference:Databricks - Temp vs Global vs Permanent Views


질문 # 136
......

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