Die meisten, die nach einer „Apache-Spark-Zertifizierung“ suchen, meinen eine einzige Prüfung, ohne zu wissen, wie sie vollständig heisst. Es ist der Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark, und Databricks veröffentlicht genug Details darüber, um einen Lernplan sauber aufzustellen.
Was drinsteckt, und wie sie zugeschnitten ist.
Die Gewichtung sagt dir, was für eine Prüfung das ist
Sieben Themen, und sie sind ungleich verteilt:
| Thema | Gewichtung |
|---|---|
| Developing Apache Spark DataFrame/DataSet API applications | 30 % |
| Apache Spark architecture and components | 20 % |
| Using Spark SQL | 20 % |
| Troubleshooting and tuning DataFrame API applications | 10 % |
| Structured Streaming | 10 % |
| Using Spark Connect to deploy applications | 5 % |
| Using Pandas API on Apache Spark | 5 % |
Fast ein Drittel der Prüfung entfällt auf die DataFrame- und DataSet-API, und rechnest du das Troubleshooting-Thema dazu, das denselben Gegenstand hat, sind es 40 %. Zusammen mit Architektur und Spark SQL liegen 70 % der Prüfung in drei Bereichen.
Dieser Zuschnitt belohnt eine bestimmte Art der Vorbereitung. Diese Prüfung dreht sich um DataFrame-Code: ihn zu schreiben und ihn zu durchschauen, mit genug Architekturwissen im Unterbau, um sein Verhalten zu erklären. Die Theorie des verteilten Rechnens ist diesem Ziel untergeordnet, nicht umgekehrt.
Was in älterem Material fehlt
Spark Connect und die Pandas-API stehen bei je 5 %. Wenig, aber in älterem Material fehlen sie womöglich, und 10 % einer Prüfung mit 45 Fragen sind vier oder fünf Fragen.
Structured Streaming mit 10 % ist die andere Stelle, an der es Leute erwischt. Im Arbeitsalltag geht es in den meisten Jobs um Batch-Verarbeitung mit DataFrames, deshalb kommt Streaming beim Lernen oft zuletzt und zu kurz. Für sich genommen wiegt es so viel wie Spark Connect und die Pandas-API zusammen.
Wenn du mit Material arbeitest, das du schon hast, prüfe, ob es diese drei abdeckt, bevor du dich darauf verlässt.
Format und Kosten
- 45 bewertete Fragen
- 90 Minuten
- Eine Anmeldegebühr, Preis laut Databricks
- Ausschließlich Multiple Choice, Hilfsmittel sind nicht erlaubt
- Prüfungssprache Englisch
- Online-proctored oder im Testcenter
Zwei Minuten pro Frage sind für eine Zertifizierungsprüfung komfortabel, und es gibt keine performancebasierten Aufgaben, die Zeit fressen. Der Druck bei dieser Prüfung liegt darin, die API gut genug zu kennen, um einen Codeblock schnell zu lesen, nicht im Rennen gegen die Uhr.
Databricks veröffentlicht auf seinen Zertifizierungsseiten keine Bestehensgrenze. Jeder konkrete Prozentwert, den du dazu zitiert findest, stammt von woanders, behandle ihn also als unbestätigt.
Der Zwei-Jahres-Zyklus
Das erwischt viele. Databricks verlangt alle zwei Jahre eine Rezertifizierung, und rezertifizieren heißt, die aktuelle Version der Prüfung abzulegen, nicht ein kürzeres Renewal-Assessment.
Daraus folgen zwei Dinge. Erstens: Plane es ins Budget ein. Es ist die volle Anmeldegebühr alle zwei Jahre, nicht einmalig. Zweitens kommt es darauf an, welche Version du ablegst, denn „die aktuelle Version“ verschiebt sich. Der aktuelle Leitfaden enthält bereits neuere Themen wie Spark Connect und die Pandas-API, und die nächste Überarbeitung bringt wieder eigene neue Themen mit.
Wie du dich vorbereitest
Lerne proportional. Siebzig Prozent der Prüfung sind DataFrame-API, Architektur und Spark SQL, dorthin gehören also auch rund siebzig Prozent deiner Stunden. Die übrigen Themen verdienen je einen konzentrierten Durchgang statt gleich viel Zeit.
Schreib Code, statt darüber zu lesen. Die DataFrame-lastige Gewichtung bedeutet: Geprüft wird, ob du erkennst, was eine Kette von Transformationen bewirkt. Dieses Erkennen entsteht dadurch, dass du genug solcher Ketten selbst geschrieben und dabei die Fehler gemacht hast.
Dann miss dich an der echten Verteilung. Unsere Apache-Spark-Übungsfragen sind rund um die veröffentlichten Themen aufgebaut. Der Readiness Score schlüsselt nach Thema auf, damit du das schwache findest, bevor die Anmeldegebühr es für dich tut.
Wenn du zwischen dieser und den anderen Databricks-Associate-Prüfungen schwankst: Die Wege Data Analyst und Data Engineer Associate prüfen die Plattform statt der Spark-API selbst.