正確な抜粋からの包括的かつ詳細な説明：
構造体の配列を個別の行にフラット化し、各構造体内のフィールドにアクセスするには、次の操作を行う必要があります。
各構造体が独自の行になるように配列を拡張するにはexplode()を使用します。
ドット表記 (例: record_exploded.sensor_id) を介して構造体フィールドにアクセスします。
オプション C はまさにそれを実現します。
まず、recordarray 列を新しい列 record_exploded に展開します。
次に、ドット構文 inselect を使用して構造体のフィールドにアクセスします。
これは、ネストされたデータ変換における PySpark の標準的な方法です。
最終回答：C

包括的かつ詳細な説明：
ブロードキャスト結合は、小さい方の DataFrame をすべての実行者に送信することで機能し、大きい方の DataFrame のシャッフルを排除します。
Spark のドキュメントより:
「1 つの DataFrame がメモリに収まるほど小さい場合、ブロードキャスト結合は効率的です。Spark は大きなテーブルのシャッフルを回避します。」DataFrame B (1 GB) はデフォルトのしきい値内に収まるため、ブロードキャストする必要があります。
大きな DataFrame A をシャッフルする必要がなくなります。
最終回答：B

正確な抜粋からの包括的かつ詳細な説明：
PySpark API ドキュメントによると:
「getOrCreate(): 既存のSparkSessionを取得します。既存のSparkSessionが存在しない場合は、このビルダーで設定されたオプションに基づいて新しいSparkSessionを作成します。」これは、SparkがJVMプロセス内でグローバルなシングルトンセッションを維持することを意味します。getOrCreate()を繰り返し呼び出しても、明示的に停止されない限り、同じセッションが返されます。
オプション A は不正解です。このメソッドはセッションを破棄しません。
オプション B では、一意性が appName に誤って結び付けられますが、これはセッションの再利用性には影響しません。
オプション D は不正解です。getOrCreate() の基本的な動作と矛盾しています。
(出典:PySpark SparkSession API ドキュメント)

正確な抜粋からの包括的かつ詳細な説明：
10 個のノードそれぞれが 4 つのエグゼキュータを実行し、各エグゼキュータに 4 つの CPU コアが割り当てられている場合:
ノードあたりのエグゼキュータ数 = 4
実行プログラムあたりのコア数 = 4
執行者総数 = 4 * 10 = 40
合計コア数 = 40 実行プログラム × 4 コア = 160 コア
ただし、Sparkは複数のエグゼキューターを管理する際に、各ノードでオーバーヘッドとして1コアを使用します。したがって、実際の割り当ては次のようになります。
使用可能なエグゼキュータの合計数 = 4 エグゼキュータ/ノード × 10 ノード = 40
合計コア数 = 4コア × 40エグゼキュータ = 160
答えはAです。ただし、この質問は「アプリケーションで使用されるCPUコア」について具体的に尋ねており、
割り当てられたコアは使用可能です (Spark は通常、明示的に構成されない限り、内部コア予約なしでエグゼキュータを実行するため)。
ただし、ノードあたり 4 つのエグゼキューター × 4 コア = ノードあたり 16 コア、10 ノード全体では 160 になります。
最終回答：A

包括的かつ詳細な説明：
元のコードにはいくつかの問題があります。
定義されていない変数 answer を参照します。
関数は str を返すように注釈が付けられていますが、ロジックは数値の乗算を試行します。
UDF の戻り値の型は T.IntegerType() として宣言されていますが、関数は互換性のない浮動小数点演算を実行します。
オプション B を正しく答える:
乗算に float (3.14159) が含まれることを反映するために DoubleType を使用します。
入力を、乗算に合わせて float として宣言します。
ロジックとスキーマ タイプ注釈の両方に一致する float を返します。
この構造は、PySpark がユーザー定義関数 (UDF) を宣言する方法と一致しています。
「UDFを定義するには、Python関数を指定し、関連するSpark SQL型（例：float結果の場合はDoubleType）を使用して戻り値の型を指定する必要があります。」公式ドキュメントからの例：
pyspark.sql.functionsからudfをインポートする
pyspark.sql.typesからDoubleTypeをインポートする
@udf(戻り値タイプ = DoubleType())
def multiply_by_pi(x: float) -> float:
x * 3.14159を返す
これにより、オプション B が構文的にも意味的にも正しい選択になります。