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Questions gratuites DCAD — Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark (Python)

Téléchargez gratuitement 30 questions d'entraînement pour la certification DCAD proposée par Databricks. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationDCAD
ÉditeurDatabricks
Nombre de questions30
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauassociate
CatégorieData
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement DCAD. Pour accéder aux 30 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Comment exécuter une requête SQL sur un DataFrame en Spark ?
  1. df.createOrReplaceTempView(); spark.sql('SELECT...')
  2. spark.execute('SELECT...')
  3. df.sql('SELECT...')
  4. spark.query('SELECT...')
Question 2
Quel est le format optimal pour stocker les données Spark ?
  1. Parquet
  2. CSV
  3. JSON
  4. TXT
Question 3
Comment gérer les valeurs NULL en Spark ?
  1. df.fillna() ou df.dropna()
  2. df.remove_null()
  3. df.clean_null()
  4. df.null_handling()
Question 4
Comment créer un DataFrame à partir d'un fichier CSV en PySpark ?
  1. spark.read.csv('file.csv')
  2. spark.load.csv('file.csv')
  3. spark.open.csv('file.csv')
  4. spark.import.csv('file.csv')
Question 5
Comment utiliser des window functions en Spark SQL ?
  1. FROM ... OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
  2. FROM ... WINDOW BY ...
  3. FROM ... GROUP WINDOW ...
  4. FROM ... FRAME BY ...
Question 6
Quel est le meilleur moyen de lire de multiples fichiers Parquet ?
  1. spark.read.parquet('chemin/vers/dossier')
  2. spark.read.parquet('fichier1', 'fichier2')
  3. spark.read.parquets('chemin')
  4. spark.read.multiparquet('chemin')
Question 7
Quel est le type de données Spark pour les nombres décimaux à haute précision ?
  1. DecimalType
  2. FloatType
  3. DoubleType
  4. BigDecimal
Question 8
Comment ajouter une nouvelle colonne calculée à un DataFrame ?
  1. df.withColumn('new_col', expression)
  2. df.addColumn('new_col', expression)
  3. df.createColumn('new_col', expression)
  4. df.newColumn('new_col', expression)

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