正確な抜粋からの包括的かつ詳細な説明：
構造化ストリーミングのメソッドdropDuplicatesWithinWatermark()は、指定された列とウォーターマークウィンドウに基づいて重複レコードを削除します。ウォーターマークは、遅延データが有効とみなされるしきい値を定義します。
Spark のドキュメントから:
「dropDuplicatesWithinWatermark は、イベント時間のウォーターマークウィンドウ内で発生した重複を削除します。」この場合、Spark は最初の発生を保持し、30 分のウォーターマークウィンドウ内の後続のレコードを削除します。
最終回答：B

Spark で新しい計算列を作成するには、.withColumn() メソッドを使用します。
不要な列を削除するには、.drop() メソッドを使用します。
正しい構文:
pyspark.sql.functionsからcolをインポートする
従業員df = 従業員df.withColumn("税金", col("給与") * 0.1).drop("年齢")
.withColumn("tax", col("salary") * 0.1) → 税金 = 給与の 10% となる新しい列を追加します。
.drop("age") → DataFrame から age 列を削除します。
他のオプションが間違っている理由:
B: lit(0.1) は計算された税金ではなく定数値を作成します。
C: .dropField() は DataFrame API メソッドではありません (構造体フィールドの操作でのみ使用されます)。
D: 10% を計算する代わりに、給与に 0.1 を加算します。
参照：
PySpark DataFrame API - withColumn()、drop()、および col()。
Databricks 試験ガイド (2025 年 6 月) : セクション「Apache Spark DataFrame/DataSet API アプリケーションの開発」 - 列の操作、名前変更、および削除。

正確な抜粋からの包括的かつ詳細な説明：
アダプティブクエリ実行（AQE）は、Apache Spark 3.0で導入され、Spark 3.2以降ではデフォルトで有効化されている強力な最適化フレームワークです。実行時統計に基づいてクエリ実行プランを動的に調整することで、パフォーマンスを大幅に向上させます。AQEの主なメリットは以下のとおりです。
動的結合戦略の選択：AQEは実行時に結合戦略を切り替えることができます。例えば、結合の片側がブロードキャストできるほど小さいことを検出した場合、ソートマージ結合をブロードキャストハッシュ結合に変換することで、結合操作を最適化します。
偏ったデータの処理：AQEは結合操作中に偏ったパーティションを検出し、それらを小さなパーティションに分割します。このアプローチにより、タスク間のワークロードのバランスが取られ、データの偏りによって特定のタスクの実行時間が大幅に長くなるシナリオを回避できます。
シャッフル後のパーティションの結合: AQE は、実際のデータ サイズに基づいて小さなシャッフル パーティションをより大きなパーティションに動的に結合し、多数の小さなタスクを管理するオーバーヘッドを削減し、全体的なクエリ パフォーマンスを向上させます。
これらのランタイム最適化により、Spark はクエリ実行中に実際のデータ特性に適応できるようになり、リソースの使用効率が向上し、クエリ処理時間が短縮されます。

包括的な説明：
Apache Spark で構造化データ処理、SQL クエリ、機械学習をカバーするには、コンポーネントの正しい組み合わせは次のとおりです。
Spark DataFrames: 構造化データ処理用
Spark SQL: 構造化データに対してSQLクエリを実行する
MLlib: Sparkのスケーラブルな機械学習ライブラリ
このトリオはまさにこのタイプの使用ケース向けに設計されています。
他のオプションが間違っている理由:
A: GraphX はグラフ処理用であり、ここでは必要ありません。
B: Spark 上の Pandas API は便利ですが、ML には MLlib が不可欠であり、このオプションでは省略されます。
C: Spark Streaming はレガシーです。GraphX はここでは無関係です。
参考:Apache Spark モジュールの概要

Spark は、ブロードキャストされた各 DataFrame が構成されたしきい値以下に収まるほど小さい限り、単一のクエリ プランで複数のブロードキャスト結合をサポートします。
実行計画:
Spark は df2 をすべての実行者にブロードキャストします。
df1 (big) をブロードキャストされた df2 に結合します。
次に、df3 をブロードキャストし、中間結果を使用して別の結合を実行します。
結果は効率的であり、大きなデータのシャッフルを回避します。
他のオプションが間違っている理由:
B: Spark 3.x では複数のブロードキャスト結合がサポートされています。
C: すべてが id をキーとして使用しているため、結合条件は正しいです。
D: broadcast() はインラインで使用できます。これは有効な構文です。
参照：
PySpark SQL 関数 - broadcast() の使用法。
Databricks 試験ガイド (2025 年 6 月) : セクション「Apache Spark DataFrame/DataSet API アプリケーションの開発」 - 複数のブロードキャスト結合の最適化。