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NEW QUESTION 45
The code block displayed below contains an error. The code block below is intended to add a column itemNameElements to DataFrame itemsDf that includes an array of all words in column itemName. Find the error.
Sample of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-------------------+
2.|itemId|itemName |supplier |
3.+------+----------------------------------+-------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |
6.|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|
7.+------+----------------------------------+-------------------+
Code block:
itemsDf.withColumnRenamed("itemNameElements", split("itemName"))
itemsDf.withColumnRenamed("itemNameElements", split("itemName"))

• A. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and a second argument "
  " needs to be passed to the split method.
• B. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and the split method needs to be replaced by the splitString method.
• C. The expressions "itemNameElements" and split("itemName") need to be swapped.
• D. All column names need to be wrapped in the col() operator.
• E. Operator withColumnRenamed needs to be replaced with operator withColumn and a second argument
  "," needs to be passed to the split method.

Answer: A

Explanation:
Explanation
Correct code block:
itemsDf.withColumn("itemNameElements", split("itemName"," "))
Output of code block:
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
|itemId|itemName |supplier |itemNameElements |
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|[Thick, Coat, for, Walking, in, the, Snow]|
|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |[Elegant, Outdoors, Summer, Dress] |
|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|[Outdoors, Backpack] |
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+ The key to solving this question is that the split method definitely needs a second argument here (also look at the link to the documentation below). Given the values in column itemName in DataFrame itemsDf, this should be a space character " ". This is the character we need to split the words in the column.
More info: pyspark.sql.functions.split - PySpark 3.1.1 documentation
Static notebook | Dynamic notebook: See test 1

NEW QUESTION 46
The code block shown below should return all rows of DataFrame itemsDf that have at least 3 items in column itemNameElements. Choose the answer that correctly fills the blanks in the code block to accomplish this.
Example of DataFrame itemsDf:
1.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
2.|itemId|itemName |supplier |itemNameElements |
3.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
4.|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|[Thick, Coat, for, Walking, in, the, Snow]|
5.|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |[Elegant, Outdoors, Summer, Dress] |
6.|3 |Outdoors Backpack |Sports Company Inc.|[Outdoors, Backpack] |
7.+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+ Code block:
itemsDf.__1__(__2__(__3__)__4__)

• A. 1. select
  2. count
  3. "itemNameElements"
  4. >3
• B. 1. select
  2. count
  3. col("itemNameElements")
  4. >3
• C. 1. filter
  2. size
  3. "itemNameElements"
  4. >=3
  (Correct)
• D. 1. filter
  2. count
  3. itemNameElements
  4. >=3
• E. 1. select
  2. size
  3. "itemNameElements"
  4. >3

Answer: C

Explanation:
Explanation
Correct code block:
itemsDf.filter(size("itemNameElements")>3)
Output of code block:
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
|itemId|itemName |supplier |itemNameElements |
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+
|1 |Thick Coat for Walking in the Snow|Sports Company Inc.|[Thick, Coat, for, Walking, in, the, Snow]|
|2 |Elegant Outdoors Summer Dress |YetiX |[Elegant, Outdoors, Summer, Dress] |
+------+----------------------------------+-------------------+------------------------------------------+ The big difficulty with this question is in knowing the difference between count and size (refer to documentation below). size is the correct function to choose here since it returns the number of elements in an array on a per-row basis.
The other consideration for solving this question is the difference between select and filter. Since we want to return the rows in the original DataFrame, filter is the right choice. If we would use select, we would simply get a single-column DataFrame showing which rows match the criteria, like so:
+----------------------------+
|(size(itemNameElements) > 3)|
+----------------------------+
|true |
|true |
|false |
+----------------------------+
More info:
Count documentation: pyspark.sql.functions.count - PySpark 3.1.1 documentation Size documentation: pyspark.sql.functions.size - PySpark 3.1.1 documentation Static notebook | Dynamic notebook: See test 1

NEW QUESTION 47
Which of the following code blocks reads in parquet file /FileStore/imports.parquet as a DataFrame?

• A. spark.mode("parquet").read("/FileStore/imports.parquet")
• B. spark.read().format('parquet').open("/FileStore/imports.parquet")
• C. spark.read.parquet("/FileStore/imports.parquet")
• D. spark.read.path("/FileStore/imports.parquet", source="parquet")
• E. spark.read().parquet("/FileStore/imports.parquet")

Answer: C

Explanation:
Explanation
Static notebook | Dynamic notebook: See test 1
(https://flrs.github.io/spark_practice_tests_code/#1/23.html ,
https://bit.ly/sparkpracticeexams_import_instructions)

NEW QUESTION 48
......