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1. 7 of 55.
A developer has been asked to debug an issue with a Spark application. The developer identified that the data being loaded from a CSV file is being read incorrectly into a DataFrame.
The CSV file has been read using the following Spark SQL statement:
CREATE TABLE locations
USING csv
OPTIONS (path '/data/locations.csv')
The first lines of the command SELECT * FROM locations look like this:
| city | lat | long |
| ALTI Sydney | -33... | ... |
Which parameter can the developer add to the OPTIONS clause in the CREATE TABLE statement to read the CSV data correctly again?

A) 'sep' '|'
B) 'header' 'false'
C) 'sep' ','
D) 'header' 'true'

2. 39 of 55.
A Spark developer is developing a Spark application to monitor task performance across a cluster.
One requirement is to track the maximum processing time for tasks on each worker node and consolidate this information on the driver for further analysis.
Which technique should the developer use?

A) Use an RDD action like reduce() to compute the maximum time.
B) Broadcast a variable to share the maximum time among workers.
C) Configure the Spark UI to automatically collect maximum times.
D) Use an accumulator to record the maximum time on the driver.

3. A Spark application suffers from too many small tasks due to excessive partitioning. How can this be fixed without a full shuffle?
Options:

A) Use the sortBy() transformation to reorganize the data
B) Use the coalesce() transformation with a lower number of partitions
C) Use the repartition() transformation with a lower number of partitions
D) Use the distinct() transformation to combine similar partitions

4. The following code fragment results in an error:
@F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: str) -> str:
return answer * 3.14159
Which code fragment should be used instead?

A) @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
B) @F.udf(T.IntegerType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159
C) @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: int) -> int:
return t * 3.14159
D) @F.udf(T.DoubleType())
def simple_udf(t: float) -> float:
return t * 3.14159

5. 33 of 55.
The data engineering team created a pipeline that extracts data from a transaction system.
The transaction system stores timestamps in UTC, and the data engineers must now transform the transaction_datetime field to the "America/New_York" timezone for reporting.
Which code should be used to convert the timestamp to the target timezone?

A) raw.withColumn("transaction_datetime", to_utc_timestamp(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
B) raw.withColumn("transaction_datetime", convert_timezone(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
C) raw.withColumn("transaction_datetime", date_format(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))
D) raw.withColumn("transaction_datetime", from_utc_timestamp(col("transaction_datetime"), "America/New_York"))

질문과 대답: