1500 Questions | Databricks Spark 3.0 Associate Developer

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

تغطية تفصيلية لنطاق الاختبار

• تطوير Apache Spark (30%): مصادر وتنسيقات بيانات Apache Spark، وواجهات برمجة تطبيقات Dataframe ومجموعات البيانات، وتحسين الاستعلام وضبط الأداء.
• هندسة البيانات في Delta Lake (30%): تنسيقات ملفات Delta Lake، وإصدار البيانات وتاريخها، وجودة البيانات وتكاملها.
• هندسة البيانات مع Apache Spark (20%): Apache Spark Core وRDDs، ومعالجة البيانات. والتحويلات واستيعاب البيانات وخطوط الأنابيب.
• تخزين البيانات وETL (20%): تخزين البيانات باستخدام Spark وETL وتكامل البيانات والبيانات الضخمة والتخزين السحابي.

وصف الدورة يتطلب اجتياز مطور Databricks المعتمد للحصول على شهادة Apache Spark 3.0 أكثر من مجرد مسح الوثائق. فهو يتطلب معرفة عملية بالسيناريوهات المحددة وحالات الحافة والفروق الدقيقة في واجهة برمجة التطبيقات (API) التي ستواجهها في الاختبار الفعلي. لقد قمت ببناء بنك الأسئلة الشامل هذا المكون من 1500 سؤال تدريبي لتوفير بيئة اختبار واقعية تعكس بدقة الشهادة الحقيقية. وبدلاً من إعطائك الإجابات ببساطة، ركزت بشدة على "السبب". يأتي كل سؤال مع شرح مفصل للغاية يغطي سبب كون الإجابة الصحيحة صحيحة، ولماذا تفشل الخيارات غير الصحيحة بالضبط. يضمن لك هذا النهج فهم المفاهيم الأساسية لـSpark Architecture وعمليات Delta Lake وخطوط أنابيب ETL بدلاً من مجرد حفظ الأسئلة. لقد قمت بتغطية جميع المجالات الأساسية التي اختبرتها Databricks بدقة، مما يضمن عدم وجود مفاجآت في يوم الامتحان. إذا كنت تريد التحقق من صحة مهاراتك في تطوير تطبيقات Apache Spark القابلة للتطوير والموفرة للبيانات والدخول إلى غرفة الاختبار بثقة تامة، فإن مجموعة الاختبار التدريبي هذه هي رفيقك الكامل في الدراسة. معاينة أسئلة التدريب النموذجية

• السؤال 1: عند تنفيذ برنامج نصي PySpark، أي من عمليات DataFrame التالية تعمل بمثابة "إجراء" وتؤدي إلى التنفيذ الفعلي للرسم البياني الدوري الموجه (DAG) في Apache Spark؟
• الخيار أ: إطار البيانات. حدد ()
• الخيار ب: DataFrame.filter()
• الخيار ج: DataFrame.count()
• الخيار د: DataFrame.withColumn()
• الخيار E: DataFrame.drop()
• الخيار F: DataFrame.orderBy()
• الإجابة الصحيحة: الخيار ج
• الشرح: يستخدم Spark التقييم البطيء، مما يعني عدم تنفيذ التحويلات حتى يسمى الإجراء. الخيار أ غير صحيح لأن التحديد عبارة عن تحويل يقوم ببساطة بإرجاع DataFrame جديد. الخيار ب غير صحيح لأن الفلتر عبارة عن تحويل. الخيار C صحيح لأن count() هو إجراء يجبر Spark على حساب النتيجة وإعادتها إلى برنامج التشغيل. الخيارات D وE وF كلها غير صحيحة لأن withColumn، وdrop، وorderBy هي جميع التحويلات التي تضيف فقط إلى خطة التنفيذ المنطقي.
• السؤال 2: ما الأمر الذي يسمح لك بالاستعلام عن لقطة قديمة لجدول Delta Lake على وجه التحديد باستخدام طابع زمني للوصول إلى البيانات التاريخية؟
• الخيار أ: SELECT * FROM table_name TIMESTAMP AS OF '2024-01-01'
• الخيار B: SELECT * FROM table_name VERSION AS OF '2024-01-01'
• الخيار C: SELECT * FROM table_name HISTORY AS OF '2024-01-01'
• الخيار D: SELECT * FROM table_name RESTORE TO '2024-01-01'
• الخيار E: SELECT * FROM table_name SNAPSHOT '2024-01-01'
• الخيار F: SELECT * FROM table_name TIME TRAVEL '2024-01-01'
• الإجابة الصحيحة: الخيار A
• الشرح: تدعم Delta Lake السفر عبر الزمن باستخدام أرقام الإصدار أو الطوابع الزمنية. الخيار أ صحيح لأن TIMESTAMP AS OF هو بناء جملة SQL الدقيق المطلوب للاستعلام حسب تاريخ ووقت محددين. الخيار B غير صحيح لأن VERSION AS OF يتوقع رقم إصدار صحيح (على سبيل المثال، VERSION AS OF 5)، وليس سلسلة طابع زمني. الخيارات C وD وE وF غير صحيحة لأنها تستخدم بناء جملة غير صالح لم يتعرف عليه Spark SQL لقراءة حالة جدول Delta التاريخية.
• السؤال 3: في سياق Spark DataFrame API، ما الطريقة التي يجب عليك استخدامها لتقليل عدد الأقسام في DataFrame مع ضمان أقل قدر من خلط البيانات عبر الشبكة؟
• الخيار أ: DataFrame.repartition(n)
• الخيار B: DataFrame.coalesce(n)
• الخيار ج: DataFrame.cache()
• الخيار د: DataFrame.persist()
• الخيار E: DataFrame.groupBy()
• الخيار F: DataFrame.reduceByKey()
• الإجابة الصحيحة: الخيار ب
• الشرح: الهدف هو تقليل الأقسام بكفاءة. الخيار A غير صحيح لأن repartition() يقوم بإجراء تبديل عشوائي كامل للبيانات على الشبكة، بغض النظر عما إذا كنت تقوم بزيادة أو تقليل عدد الأقسام. الخيار B صحيح لأن عملية الدمج () مُحسَّنة خصيصًا لتقليل الأقسام من خلال دمج الأقسام الموجودة محليًا، وتجنب التبديل العشوائي الكامل للشبكة. الخياران C وD غير صحيحين حيث يتم استخدامهما لتخزين البيانات في الذاكرة/القرص لإعادة استخدامها، وليس لتغيير أعداد الأقسام. الخياران E وF غير صحيحين لأنهما عبارة عن تحويلات واسعة النطاق تستخدم للتجميعات، والتي تتسبب بطبيعتها في خلط كبير للشبكة بدلاً من تحسين تقليل الأقسام.

لماذا تختار هذه الدورة التدريبية؟

• مرحبًا بك في أكاديمية Mock Exam Practice Tests Academy لمساعدتك في الاستعداد لمطور مشارك معتمد من Databricks لـ Apache Spark 3.0.
• يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
• هذا سؤال أصلي ضخم البنك
• تحصل على الدعم من المدربين إذا كانت لديك أسئلة
• يحتوي كل سؤال على شرح تفصيلي
• متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy

آمل أن تكون مقتنعًا الآن! وهناك الكثير من الأسئلة داخل الدورة.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)