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RAN-DBDEA-00029
Ranvier · DBDEA

Prova DBDEA Tópicos: ingestion Dificuldade: hard A questão está em en.

A notebook task extracts a 400-million-row table from a PostgreSQL data warehouse over JDBC. The current read runs on a single connection and takes hours: ```python orders = (spark.read.format("jdbc") .option("url", jdbc_url) .option("dbtable", "sales.orders") .option("user", user) .option("password", pwd) .load()) ``` How should the team parallelize the read, and what is the effect?

Alternativas (Modo Leitura) Clique para filtrar a discussão →
  1. A. Set numPartitions=8 alone; Spark opens eight simultaneous queries against sales.orders without needing any column or bound options
  2. B. Add partitionColumn (indexed, uniform), lowerBound, upperBound, and numPartitions; Spark runs concurrent range queries
  3. C. Set fetchSize=100000 so each round trip pulls more rows through the existing single connection, which parallelizes the fetch
  4. D. Set partitionColumn to the primary key and numPartitions=500 to maximize the number of simultaneous queries against the warehouse
Revelar gabarito

Resposta correta: Add partitionColumn (indexed, uniform), lowerBound, upperBound, and numPartitions; Spark runs concurrent range queries

Referência: https://docs.databricks.com/aws/en/archive/connectors/jdbc

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02 — Camada de Mielina · Discussão Canônica

Onde a prova tenta te enganar — e como quem passou resolveu.

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✦ Síntese Consolidada (Wiki) rev. #1 (baseline) · CC BY-SA 4.0
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Gabarito Oficial (B): Add partitionColumn (indexed, uniform), lowerBound, upperBound, and numPartitions; Spark runs concurrent range queries

Ranvier · DBDEA

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