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NEW QUESTION 38
Which of the following code blocks stores a part of the data in DataFrame itemsDf on executors?
- A. itemsDf.cache().count()
- B. itemsDf.cache(eager=True)
- C. itemsDf.rdd.storeCopy()
- D. cache(itemsDf)
- E. itemsDf.cache().filter()
Answer: A
Explanation:
Explanation
Caching means storing a copy of a partition on an executor, so it can be accessed quicker by subsequent operations, instead of having to be recalculated. cache() is a lazily-evaluated method of the DataFrame. Since count() is an action (while filter() is not), it triggers the caching process.
More info: pyspark.sql.DataFrame.cache - PySpark 3.1.2 documentation, Learning Spark, 2nd Edition, Chapter 7 Static notebook | Dynamic notebook: See test 2
NEW QUESTION 39
Which of the following code blocks applies the boolean-returning Python function evaluateTestSuccess to column storeId of DataFrame transactionsDf as a user-defined function?
- A. 1.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess)
2.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccessUDF(storeId)) - B. 1.from pyspark.sql import types as T
2.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess, T.IntegerType())
3.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccess(col("storeId"))) - C. 1.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess)
2.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccessUDF(col("storeId"))) - D. 1.from pyspark.sql import types as T
2.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess, T.BooleanType())
3.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccessUDF(col("storeId"))) - E. 1.from pyspark.sql import types as T
2.evaluateTestSuccessUDF = udf(evaluateTestSuccess, T.BooleanType())
3.transactionsDf.withColumn("result", evaluateTestSuccess(col("storeId")))
Answer: D
Explanation:
Explanation
Recognizing that the UDF specification requires a return type (unless it is a string, which is the default) is important for solving this question. In addition, you should make sure that the generated UDF (evaluateTestSuccessUDF) and not the Python function (evaluateTestSuccess) is applied to column storeId.
More info: pyspark.sql.functions.udf - PySpark 3.1.2 documentation
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NEW QUESTION 40
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. itemsDf.withColumnRenamed("attributes", "feature0").withColumnRenamed("supplier", "feature1")
- B. 1.itemsDf.withColumnRenamed("attributes", "feature0")
2.itemsDf.withColumnRenamed("supplier", "feature1") - C. itemsDf.withColumn("attributes", "feature0").withColumn("supplier", "feature1")
- D. itemsDf.withColumnRenamed(col("attributes"), col("feature0"), col("supplier"), col("feature1"))
- E. itemsDf.withColumnRenamed(attributes, feature0).withColumnRenamed(supplier, feature1)
Answer: A
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 41
Which of the following code blocks returns a new DataFrame with only columns predError and values of every second row of DataFrame transactionsDf?
Entire DataFrame transactionsDf:
1.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
2.|transactionId|predError|value|storeId|productId| f|
3.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
4.| 1| 3| 4| 25| 1|null|
5.| 2| 6| 7| 2| 2|null|
6.| 3| 3| null| 25| 3|null|
7.| 4| null| null| 3| 2|null|
8.| 5| null| null| null| 2|null|
9.| 6| 3| 2| 25| 2|null|
10.+-------------+---------+-----+-------+---------+----+
- A. transactionsDf.filter("transactionId" % 2 == 0).select("predError", "value")
- B. transactionsDf.filter(col("transactionId") % 2 == 0).select("predError", "value") (Correct)
- C. 1.transactionsDf.createOrReplaceTempView("transactionsDf")
2.spark.sql("FROM transactionsDf SELECT predError, value WHERE transactionId % 2 = 2") - D. transactionsDf.filter(col(transactionId).isin([3,4,6]))
- E. transactionsDf.filter(col("transactionId").isin([3,4,6])).select([predError, value])
- F. transactionsDf.select(col("transactionId").isin([3,4,6]), "predError", "value")
Answer: B
Explanation:
Explanation
Output of correct code block:
+---------+-----+
|predError|value|
+---------+-----+
| 6| 7|
| null| null|
| 3| 2|
+---------+-----+
This is not an easy question to solve. You need to know that % stands for the module operator in Python. % 2 will return true for every second row. The statement using spark.sql gets it almost right (the modulo operator exists in SQL as well), but % 2 = 2 will never yield true, since modulo 2 is either 0 or 1.
Other answers are wrong since they are missing quotes around the column names and/or use filter or select incorrectly.
If you have any doubts about SparkSQL and answer options 3 and 4 in this question, check out the notebook I created as a response to a related student question.
Static notebook | Dynamic notebook: See test 1
NEW QUESTION 42
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