Apache Spark (Learning Spark 2nd Ed.)

Hoja de trucos de Spark optimizada para exámenes de 'Learning Spark 2nd Ed.' que señala su propio corte de conocimiento de 2020.

Por Galius5136 · Galius5136/databricks-spark-3.5-cert-prep

Probado · Funciona ★ 8.8/10

Apache Spark (Learning Spark 2nd Ed.) — Hoja de trucos de Spark optimizada para exámenes de 'Learning Spark 2nd Ed.' que señala su propio corte de conocimiento de 2020.

Qué hace

Una base de conocimiento indexada por capítulos destilada de 'Learning Spark, 2nd Edition' que cubre arquitectura de Spark, APIs de DataFrame/Dataset, Spark SQL, ajuste y Structured Streaming, optimizada para la preparación del examen Databricks Associate Developer. Se activa ante preguntas de Apache Spark / PySpark, preparación de exámenes o los marcos del libro; señala explícitamente lo que NO cubre (Spark Connect, pandas-on-Spark, valores predeterminados de AQE posteriores a 2020) ya que el libro fuente es anterior a ellos.

Informe de la prueba

En una pregunta sobre broadcast vs shuffle-join, la tabla de estrategias de unión de la skill cubrió las 5 estrategias reales (BHJ/SMJ/SHJ/BNLJ/Cartesian) frente a una línea base genérica que solo nombró 2, y divulgó proactivamente su propio punto ciego ('este libro se publicó en 2020... Spark Connect, Pandas API en Spark, AQE activado por defecto no se cubren') en lugar de adivinar silenciosamente material posterior a 2020.

Probado el: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

git clone https://github.com/Galius5136/databricks-spark-3.5-cert-prep
cd databricks-spark-3.5-cert-prep
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r skills/apache-spark ~/.claude/skills/apache-spark

Comandos y prompts de ejemplo

  • /apache-sparkHoja de trucos de Spark optimizada para exámenes de 'Learning Spark 2nd Ed.' que señala su propio corte de conocimiento de 2020.

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

  • should I use a broadcast join or shuffle join for this dataset?
  • explain Structured Streaming windowing for the Databricks exam
  • how does Spark's DataFrame API differ from the Dataset API?