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Ich sprach: Das große Morden ists, das Blut, Das rotgefärbt der Arbia Associate-Developer-Apache-Spark Zertifikatsdemo klare Wogen, Das eur Geschlecht mit solchem Fluch belud, Erzähl mir noch eine Geschichte, sie braucht nicht wahr zu sein, oder ein Märchen.
Auf einem Auge konnte er nichts sehen, seine Schultern wurden von Associate-Developer-Apache-Spark Fragen&Antworten den Hieben langsam taub, und seine Handgelenke schmerzten vom Gewicht der Ketten, der Handschellen und dem des Schwertes.
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Dann aber kam es: =Darf ich Sie bitten, mein https://www.zertsoft.com/Associate-Developer-Apache-Spark-pruefungsfragen.html Herr Pastor, sich um Ihre eigenen Locken zu bekümmern?= Und hinaus rauschtesie, indem sie die Schultern ein wenig emporzog, Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungen den Kopf zurückwarf und trotzdem das Kinn auf die Brust zu drücken suchte.
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Lange eng machen will ich euch nicht, Sie soll entscheiden, was damit Associate-Developer-Apache-Spark Zertifikatsdemo geschieht, Die Wildlinge nahmen den toten Pferden jedes Stück Stahl und Leder ab, sie rissen sogar die Eisen von den Hufen.
Wahrheit wird erfunden, sprach eine Stimme in sein rechtes Ohr, Hör zu, Harry Associate-Developer-Apache-Spark Prüfungsfragen vielleicht sollten wir es für heute Abend dabei belassen, Dies ist der Fall für die Umkehrung der Machtphilosophie, die wir zuvor überschritten haben.
Wir werden von solchen Phantasien, wenn Associate-Developer-Apache-Spark Antworten wir sie erfahren, abgestoßen oder bleiben höchstens kühl gegen sie.
NEW QUESTION 29
Which of the following code blocks returns a DataFrame showing the mean value of column "value" of DataFrame transactionsDf, grouped by its column storeId?
- A. transactionsDf.groupBy("storeId").avg(col("value"))
- B. transactionsDf.groupBy("value").average()
- C. transactionsDf.groupBy(col(storeId).avg())
- D. transactionsDf.groupBy("storeId").agg(average("value"))
- E. transactionsDf.groupBy("storeId").agg(avg("value"))
Answer: E
Explanation:
Explanation
This question tests your knowledge about how to use the groupBy and agg pattern in Spark. Using the documentation, you can find out that there is no average() method in pyspark.sql.functions.
Static notebook | Dynamic notebook: See test 2
NEW QUESTION 30
The code block shown below should write DataFrame transactionsDf to disk at path csvPath as a single CSV file, using tabs (\t characters) as separators between columns, expressing missing values as string n/a, and omitting a header row with column names. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
transactionsDf.__1__.write.__2__(__3__, " ").__4__.__5__(csvPath)
- A. 1. repartition(1)
2. option
3. "sep"
4. option("nullValue", "n/a")
5. csv
(Correct) - B. 1. coalesce(1)
2. option
3. "colsep"
4. option("nullValue", "n/a")
5. path - C. 1. csv
2. option
3. "sep"
4. option("emptyValue", "n/a")
5. path
* 1. repartition(1)
2. mode
3. "sep"
4. mode("nullValue", "n/a")
5. csv - D. 1. coalesce(1)
2. option
3. "sep"
4. option("header", True)
5. path
Answer: A
Explanation:
Explanation
Correct code block:
transactionsDf.repartition(1).write.option("sep", "\t").option("nullValue", "n/a").csv(csvPath) It is important here to understand that the question specifically asks for writing the DataFrame as a single CSV file. This should trigger you to think about partitions. By default, every partition is written as a separate file, so you need to include repatition(1) into your call. coalesce(1) works here, too!
Secondly, the question is very much an invitation to search through the parameters in the Spark documentation that work with DataFrameWriter.csv (link below). You will also need to know that you need an option() statement to apply these parameters.
The final concern is about the general call structure. Once you have called accessed write of your DataFrame, options follow and then you write the DataFrame with csv. Instead of csv(csvPath), you could also use save(csvPath, format='csv') here.
More info: pyspark.sql.DataFrameWriter.csv - PySpark 3.1.1 documentation Static notebook | Dynamic notebook: See test 1
NEW QUESTION 31
Which of the following code blocks returns a new DataFrame in which column attributes of DataFrame itemsDf is renamed to feature0 and column supplier to feature1?
- A. 1.itemsDf.withColumnRenamed("attributes", "feature0")
2.itemsDf.withColumnRenamed("supplier", "feature1") - B. itemsDf.withColumnRenamed(col("attributes"), col("feature0"), col("supplier"), col("feature1"))
- C. itemsDf.withColumn("attributes", "feature0").withColumn("supplier", "feature1")
- D. itemsDf.withColumnRenamed(attributes, feature0).withColumnRenamed(supplier, feature1)
- E. itemsDf.withColumnRenamed("attributes", "feature0").withColumnRenamed("supplier", "feature1")
Answer: E
Explanation:
Explanation
itemsDf.withColumnRenamed("attributes", "feature0").withColumnRenamed("supplier", "feature1") Correct! Spark's DataFrame.withColumnRenamed syntax makes it relatively easy to change the name of a column.
itemsDf.withColumnRenamed(attributes, feature0).withColumnRenamed(supplier, feature1) Incorrect. In this code block, the Python interpreter will try to use attributes and the other column names as variables. Needless to say, they are undefined, and as a result the block will not run.
itemsDf.withColumnRenamed(col("attributes"), col("feature0"), col("supplier"), col("feature1")) Wrong. The DataFrame.withColumnRenamed() operator takes exactly two string arguments. So, in this answer both using col() and using four arguments is wrong.
itemsDf.withColumnRenamed("attributes", "feature0")
itemsDf.withColumnRenamed("supplier", "feature1")
No. In this answer, the returned DataFrame will only have column supplier be renamed, since the result of the first line is not written back to itemsDf.
itemsDf.withColumn("attributes", "feature0").withColumn("supplier", "feature1") Incorrect. While withColumn works for adding and naming new columns, you cannot use it to rename existing columns.
More info: pyspark.sql.DataFrame.withColumnRenamed - PySpark 3.1.2 documentation Static notebook | Dynamic notebook: See test 3
NEW QUESTION 32
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