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76. Frage
A data engineer has been asked to produce a Parquet table which is overwritten every day with the latest data.
The downstream consumer of this Parquet table has a hard requirement that the data in this table is produced with all records sorted by themarket_timefield.
Which line of Spark code will produce a Parquet table that meets these requirements?
Antwort: C
Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
To ensure that data written out to disk is sorted, it is important to consider how Spark writes data when saving to Parquet tables. The methods.sort()or.orderBy()apply a global sort but do not guarantee that the sorting will persist in the final output files unless certain conditions are met (e.g. a single partition via.coalesce(1)- which is not scalable).
Instead, the proper method in distributed Spark processing to ensure rows are sorted within their respective partitions when written out is:
sortWithinPartitions("column_name")
According to Apache Spark documentation:
"sortWithinPartitions()ensures each partition is sorted by the specified columns. This is useful for downstream systems that require sorted files." This method works efficiently in distributed settings, avoids the performance bottleneck of global sorting (as in.orderBy()or.sort()), and guarantees each output partition has sorted records - which meets the requirement of consistently sorted data.
Thus:
Option A and B do not guarantee the persisted file contents are sorted.
Option C introduces a bottleneck via.coalesce(1)(single partition).
Option D correctly applies sorting within partitions and is scalable.
Reference: Databricks & Apache Spark 3.5 Documentation # DataFrame API # sortWithinPartitions()
77. Frage
An engineer has two DataFrames: df1 (small) and df2 (large). A broadcast join is used:
python
CopyEdit
frompyspark.sql.functionsimportbroadcast
result = df2.join(broadcast(df1), on='id', how='inner')
What is the purpose of using broadcast() in this scenario?
Options:
Antwort: B
Begründung:
broadcast(df1) tells Spark to send the small DataFrame (df1) to all worker nodes.
This eliminates the need for shuffling df1 during the join.
Broadcast joins are optimized for scenarios with one large and one small table.
Reference:Spark SQL Performance Tuning Guide - Broadcast Joins
78. Frage
A data scientist wants each record in the DataFrame to contain:
The first attempt at the code does read the text files but each record contains a single line. This code is shown below:
The entire contents of a file
The full file path
The issue: reading line-by-line rather than full text per file.
Code:
corpus = spark.read.text("/datasets/raw_txt/*")
.select('*','_metadata.file_path')
Which change will ensure one record per file?
Options:
Antwort: A
Begründung:
To read each file as a single record, use:
spark.read.text(path, wholetext=True)
This ensures that Spark reads the entire file contents into one row.
Reference:Spark read.text() with wholetext
79. Frage
A Spark engineer must select an appropriate deployment mode for the Spark jobs.
What is the benefit of using cluster mode in Apache Spark™?
Antwort: A
Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
In Apache Spark's cluster mode:
"The driver program runs on the cluster's worker node instead of the client's local machine. This allows the driver to be close to the data and other executors, reducing network overhead and improving fault tolerance for production jobs." (Source: Apache Spark documentation -Cluster Mode Overview) This deployment is ideal for production environments where the job is submitted from a gateway node, and Spark manages the driver lifecycle on the cluster itself.
Option A is partially true but less specific than D.
Option B is incorrect: the driver never executes all tasks; executors handle distributed tasks.
Option C describes client mode, not cluster mode.
80. Frage
Which command overwrites an existing JSON file when writing a DataFrame?
Antwort: D
Begründung:
The correct way to overwrite an existing file using the DataFrameWriter is:
df.write.mode("overwrite").json("path/to/file")
Option D is also technically valid, but Option A is the most concise and idiomatic PySpark syntax.
Reference:PySpark DataFrameWriter API
81. Frage
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