Bessere Berufschancen in der IT-Branche mit Zertifikat der Databricks Certified Data Engineer Professional Exam

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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam wird herstellt auf eine wissenschaftliche Weise

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Databricks Certified Data Engineer Professional Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. A data engineering team has a time-consuming data ingestion job with three data sources. Each notebook takes about one hour to load new data. One day, the job fails because a notebook update introduced a new required configuration parameter. The team must quickly fix the issue and load the latest data from the failing source. Which action should the team take?

A) Share the analysis with the failing notebook owner so that they can fix it quickly.
B) Update the task by adding the missing task parameter, and manually run the job.
C) Repair the run with the new parameter.
D) Repair the run with the new parameter, and update the task by adding the missing task parameter.

2. The data engineering team maintains a table of aggregate statistics through batch nightly updates. This includes total sales for the previous day alongside totals and averages for a variety of time periods including the 7 previous days, year-to-date, and quarter-to-date. This table is named store_saies_summary and the schema is as follows:

The table daily_store_sales contains all the information needed to update store_sales_summary.
The schema for this table is:
store_id INT, sales_date DATE, total_sales FLOAT
If daily_store_sales is implemented as a Type 1 table and the total_sales column might be adjusted after manual data auditing, which approach is the safest to generate accurate reports in the store_sales_summary table?

A) Use Structured Streaming to subscribe to the change data feed for daily_store_sales and apply changes to the aggregates in the store_sales_summary table with each update.
B) Implement the appropriate aggregate logic as a Structured Streaming read against the daily_store_sales table and use upsert logic to update results in the store_sales_summary table.
C) Implement the appropriate aggregate logic as a batch read against the daily_store_sales table and append new rows nightly to the store_sales_summary table.
D) Implement the appropriate aggregate logic as a batch read against the daily_store_sales table and use upsert logic to update results in the store_sales_summary table.
E) Implement the appropriate aggregate logic as a batch read against the daily_store_sales table and overwrite the store_sales_summary table with each Update.

3. The Databricks workspace administrator has configured interactive clusters for each of the data engineering groups. To control costs, clusters are set to terminate after 30 minutes of inactivity.
Each user should be able to execute workloads against their assigned clusters at any time of the day.
Assuming users have been added to a workspace but not granted any permissions, which of the following describes the minimal permissions a user would need to start and attach to an already configured cluster.

A) Workspace Admin privileges, cluster creation allowed. "Can Attach To" privileges on the required cluster
B) Cluster creation allowed. "Can Attach To" privileges on the required cluster
C) "Can Restart" privileges on the required cluster
D) "Can Manage" privileges on the required cluster
E) Cluster creation allowed. "Can Restart" privileges on the required cluster

4. A Structured Streaming job deployed to production has been resulting in higher than expected cloud storage costs. At present, during normal execution, each microbatch of data is processed in less than 3s; at least 12 times per minute, a microbatch is processed that contains 0 records. The streaming write was configured using the default trigger settings. The production job is currently scheduled alongside many other Databricks jobs in a workspace with instance pools provisioned to reduce start-up time for jobs with batch execution.
Holding all other variables constant and assuming records need to be processed in less than 10 minutes, which adjustment will meet the requirement?

A) Set the trigger interval to 10 minutes; each batch calls APIs in the source storage account, so decreasing trigger frequency to maximum allowable threshold should minimize this cost.
B) Set the trigger interval to 500 milliseconds; setting a small but non-zero trigger interval ensures that the source is not queried too frequently.
C) Increase the number of shuffle partitions to maximize parallelism, since the trigger interval cannot be modified without modifying the checkpoint directory.
D) Use the trigger once option and configure a Databricks job to execute the query every 10 minutes; this approach minimizes costs for both compute and storage.
E) Set the trigger interval to 3 seconds; the default trigger interval is consuming too many records per batch, resulting in spill to disk that can increase volume costs.

5. A data engineer is testing a collection of mathematical functions, one of which calculates the area under a curve as described by another function.
assert(myIntegrate(lambda x: x*x, 0, 3) [0] == 9)
Which kind of the test does the above line exemplify?

A) Unit
B) Integration
C) functional
D) Manual
E) End-to-end

Fragen und Antworten: