Databricks Certification Certified-Data-Engineer-Professional

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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional 시험 요강 주제:

최신 Databricks Certification Certified-Data-Engineer-Professional 무료샘플문제

문제 #1

Incorporating unit tests into a PySpark application requires upfront attention to the design of your jobs, or a potentially significant refactoring of existing code.
Which statement describes a main benefit that offset this additional effort?

A. Troubleshooting is easier since all steps are isolated and tested individually
B. Ensures that all steps interact correctly to achieve the desired end result
C. Yields faster deployment and execution times
D. Improves the quality of your data
E. Validates a complete use case of your application

문제 #2

A data engineer needs to productionize a new Spark application written by teammate. This application has numerous external dependencies, including libraries, and requires custom environment variables and Spark configuration parameters to be set. Which two methods will help the data engineer accomplish the task? (Choose two.)

A. Use compute policies to set system properties, environment variables, and Spark configuration parameters.
B. Add libraries to compute policies
C. Use secrets in init scripts to store configuration data
D. Install libraries on DBFS
E. Create init scripts on DBFS.

문제 #3

A data engineer has created a new cluster using shared access mode with default configurations.
The data engineer needs to allow the development team access to view the driver logs if needed.
What are the minimal cluster permissions that allow the development team to accomplish this?

A. CAN MANAGE
B. CAN ATTACH TO
C. CAN RESTART
D. CAN VIEW

문제 #4

A table is registered with the following code:

Both users and orders are Delta Lake tables. Which statement describes the results of querying recent_orders?

A. All logic will execute at query time and return the result of joining the valid versions of the source tables at the time the query began.
B. All logic will execute when the table is defined and store the result of joining tables to the DBFS; this stored data will be returned when the table is queried.
C. All logic will execute at query time and return the result of joining the valid versions of the source tables at the time the query finishes.
D. The versions of each source table will be stored in the table transaction log; query results will be saved to DBFS with each query.
E. Results will be computed and cached when the table is defined; these cached results will incrementally update as new records are inserted into source tables.

문제 #5

A data engineer is designing a pipeline in Databricks that processes records from a Kafka stream where late-arriving data is common. Which approach should the data engineer use?

A. Use an Auto CDC pipeline with batch tables to simplify late data handling.
B. Use batch processing and overwrite the entire output table each time to ensure late data is incorporated correctly.
C. Use a watermark to specify the allowed lateness to accommodate records that arrive after their expected window, ensuring correct aggregation and state management.
D. Implement a custom solution using Databricks Jobs to periodically reprocess all historical data.

질문과 대답: