最新なDatabricks Associate-Developer-Apache-Spark-3.5問題集(85題)、真実試験の問題を全部にカバー!

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  • 試験コード:Associate-Developer-Apache-Spark-3.5
  • 試験名称:Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python
  • 問題数:85 問題と回答
  • 最近更新時間:2025-07-02
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  • 価格:12900.00 5999.00  
質問 1:
An MLOps engineer is building a Pandas UDF that applies a language model that translates English strings into Spanish. The initial code is loading the model on every call to the UDF, which is hurting the performance of the data pipeline.
The initial code is:

def in_spanish_inner(df: pd.Series) -> pd.Series:
model = get_translation_model(target_lang='es')
return df.apply(model)
in_spanish = sf.pandas_udf(in_spanish_inner, StringType())
How can the MLOps engineer change this code to reduce how many times the language model is loaded?
A. Convert the Pandas UDF from a Series # Series UDF to a Series # Scalar UDF
B. Convert the Pandas UDF from a Series # Series UDF to an Iterator[Series] # Iterator[Series] UDF
C. Convert the Pandas UDF to a PySpark UDF
D. Run thein_spanish_inner()function in amapInPandas()function call
正解:B
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
A data scientist is working on a project that requires processing large amounts of structured data, performing SQL queries, and applying machine learning algorithms. The data scientist is considering using Apache Spark for this task.
Which combination of Apache Spark modules should the data scientist use in this scenario?
Options:
A. Spark SQL, Pandas API on Spark, and Structured Streaming
B. Spark DataFrames, Spark SQL, and MLlib
C. Spark DataFrames, Structured Streaming, and GraphX
D. Spark Streaming, GraphX, and Pandas API on Spark
正解:B
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質問 3:
Given:
python
CopyEdit
spark.sparkContext.setLogLevel("<LOG_LEVEL>")
Which set contains the suitable configuration settings for Spark driver LOG_LEVELs?
A. FATAL, NONE, INFO, DEBUG
B. WARN, NONE, ERROR, FATAL
C. ERROR, WARN, TRACE, OFF
D. ALL, DEBUG, FAIL, INFO
正解:C
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質問 4:
A data engineer is running a batch processing job on a Spark cluster with the following configuration:
10 worker nodes
16 CPU cores per worker node
64 GB RAM per node
The data engineer wants to allocate four executors per node, each executor using four cores.
What is the total number of CPU cores used by the application?
A. 80
B. 64
C. 160
D. 40
正解:A
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質問 5:
What is the difference betweendf.cache()anddf.persist()in Spark DataFrame?
A. Both functions perform the same operation. Thepersist()function provides improved performance asits default storage level isDISK_ONLY.
B. Bothcache()andpersist()can be used to set the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER)
C. cache()- Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK) andpersist()- Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame
D. persist()- Persists the DataFrame with the default storage level (MEMORY_AND_DISK_SER) andcache()- Can be used to set different storage levels to persist the contents of the DataFrame.
正解:C
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質問 6:
A Data Analyst needs to retrieve employees with 5 or more years of tenure.
Which code snippet filters and shows the list?
A. employees_df.filter(employees_df.tenure >= 5).collect()
B. filter(employees_df.tenure >= 5)
C. employees_df.where(employees_df.tenure >= 5)
D. employees_df.filter(employees_df.tenure >= 5).show()
正解:D
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質問 7:
Which Spark configuration controls the number of tasks that can run in parallel on the executor?
Options:
A. spark.executor.memory
B. spark.executor.cores
C. spark.driver.cores
D. spark.task.maxFailures
正解:B
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質問 8:
Given the code:

df = spark.read.csv("large_dataset.csv")
filtered_df = df.filter(col("error_column").contains("error"))
mapped_df = filtered_df.select(split(col("timestamp")," ").getItem(0).alias("date"), lit(1).alias("count")) reduced_df = mapped_df.groupBy("date").sum("count") reduced_df.count() reduced_df.show() At which point will Spark actually begin processing the data?
A. When the filter transformation is applied
B. When the show action is applied
C. When the groupBy transformation is applied
D. When the count action is applied
正解:D
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

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Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python 認定 Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 試験問題:

1. A developer notices that all the post-shuffle partitions in a dataset are smaller than the value set forspark.sql.
adaptive.maxShuffledHashJoinLocalMapThreshold.
Which type of join will Adaptive Query Execution (AQE) choose in this case?

A) A sort-merge join
B) A Cartesian join
C) A broadcast nested loop join
D) A shuffled hash join


2. A developer needs to produce a Python dictionary using data stored in a small Parquet table, which looks like this:

The resulting Python dictionary must contain a mapping of region-> region id containing the smallest 3 region_idvalues.
Which code fragment meets the requirements?
A)

B)

C)

D)

The resulting Python dictionary must contain a mapping ofregion -> region_idfor the smallest
3region_idvalues.
Which code fragment meets the requirements?

A) regions = dict(
regions_df
.select('region_id', 'region')
.limit(3)
.collect()
)
B) regions = dict(
regions_df
.select('region_id', 'region')
.sort('region_id')
.take(3)
)
C) regions = dict(
regions_df
.select('region', 'region_id')
.sort(desc('region_id'))
.take(3)
)
D) regions = dict(
regions_df
.select('region', 'region_id')
.sort('region_id')
.take(3)
)


3. A developer is trying to join two tables,sales.purchases_fctandsales.customer_dim, using the following code:

fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid')) The developer has discovered that customers in thepurchases_fcttable that do not exist in thecustomer_dimtable are being dropped from the joined table.
Which change should be made to the code to stop these customer records from being dropped?

A) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'left')
B) fact_df = cust_df.join(purch_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'))
C) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('customer_id') == F.col('custid'), 'right_outer')
D) fact_df = purch_df.join(cust_df, F.col('cust_id') == F.col('customer_id'))


4. A data engineer needs to write a Streaming DataFrame as Parquet files.
Given the code:

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?
A)

B)

C)

D)

Which code fragment should be inserted to meet the requirement?

A) .format("parquet")
.option("location", "path/to/destination/dir")
B) .format("parquet")
.option("path", "path/to/destination/dir")
C) CopyEdit
.option("format", "parquet")
.option("destination", "path/to/destination/dir")
D) .option("format", "parquet")
.option("location", "path/to/destination/dir")


5. How can a Spark developer ensure optimal resource utilization when running Spark jobs in Local Mode for testing?
Options:

A) Set the spark.executor.memory property to a large value.
B) Configure the application to run in cluster mode instead of local mode.
C) Increase the number of local threads based on the number of CPU cores.
D) Use the spark.dynamicAllocation.enabled property to scale resources dynamically.


質問と回答:

質問 # 1
正解: D
質問 # 2
正解: D
質問 # 3
正解: A
質問 # 4
正解: B
質問 # 5
正解: C

817 お客様のコメント最新のコメント

Horie - 

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5合格できてとても嬉しいです。
ありがとうございました。

萩野** - 

45歳の私が簡単Associate-Developer-Apache-Spark-3.5合格出来ました。重要なキーワードのAssociate-Developer-Apache-Spark-3.5解説が載っていて分かりやすかったです。

Inoue - 

一つ一つ確認しながら読み進めることができました。購入して一週間後に早くもAssociate-Developer-Apache-Spark-3.5受験したんだけど、無事合格することができました。

Koga - 

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5問題集を使って簡単に試験に受かることができました。ありがとねPass4Testさん

Orihara - 

これAssociate-Developer-Apache-Spark-3.5一冊をしっかりやり込めば合格できると思います。広大な試験分野を1冊でカバーしてる!

佐藤** - 

前回の試験では及ばず落ちましが4月の試験でPass4Testのこの問題集を購入して今回合格出来ました。

仓田** - 

急に買いまして三日後に受験して受かったってっ感じ。Pass4Testさんありがとう。自己採点機能も付いて苦手克服や直前対策に役立ちます。Associate-Developer-Apache-Spark-3.5にみごと合格いたしました

Hoshi - 

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5過去問を解く上で見開きに、解答があるのは非常に良い。解説もまとまってる。ここで感謝を申し上げます。ありがとうございました。

中场** - 

きっちりと情報がまとまっているし読みやすいです。Associate-Developer-Apache-Spark-3.5知識も経験も無しにいきなりこの試験から受けるという方はいないでしょうし、これで十分だとは思いますが。

Suma - 

今日試験結果は通知されました。合格しました。よかったです。ほかの試験も活用したいです。
その時はどうぞよろしくお願いします。

Hayakawa - 

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5問題集の九割が試験の問題にも出ていて凄かった。本当に助けになってました。

Houya - 

何を理解してのぞむべきかがわかり仕組みを理解していないと解けないものがありますが、それらを仕分けて掲載されているので受かるためには何を覚えました

Murayama - 

昨日合格いたしました。お礼言いに来ました。Databricksの問題集は内容も充実していて、Associate-Developer-Apache-Spark-3.5試験の範囲はしっかり網羅されているという印象です。

Yanagisawa - 

Associate-Developer-Apache-Spark-3.5過去問から合格に必要な問題を厳選して分野別に収録しているから良いね

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