Databricks Certified Data Engineer Associate : Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate

Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Prüfungsplan:

Referenz: https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate

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Databricks Certified Data Engineer Associate Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
A data engineer is facing performance bottlenecks in an e-commerce transactions Delta table.
The table is a managed Unity Catalog table, and it uses partitioning and Z-ordering in its data layout scheme. The predictive optimization for Unity Catalog tables is also enabled. The table has a frequently changing query filter, and the data engineer does not observe a benefit of the Data Layout or the Predictive Optimization. How should the data engineer fix the data layout bottlenecks?

A. Tweak the Z-Order columns and run OPTIMIZE manually.
B. Enable Delta Caching so that query results can be read through caches.
C. Re-write the Data Layout with Liquid Clustering and cluster by the Z-Ordered columns.
D. Switch the Data layout from Partition+Z-Ordering to Automatic Liquid Clustering.

Frage #2
A company uses Delta Sharing to collaborate with partners across different cloud providers and geographic regions. What will result in additional costs due to cross-region or egress fees?

A. Accessing Delta Sharing data using a VPN within the same data center
B. Transferring data via Delta Sharing across clouds and across different geographic regions
C. Utilizing Delta Sharing for internal data analytics within a single cloud environment
D. Sharing data within the same cloud provider and region

Frage #3
A data engineer needs to process SQL queries on a large dataset with fluctuating workloads. The workload requires automatic scaling based on the volume of queries, without the need to manage or provision infrastructure. The solution should be cost-efficient and charge only for the compute resources used during query execution. Which compute option should the data engineer use?

A. Databricks SQL Analytics
B. Databricks Jobs
C. Serverless SQL Warehouse
D. Databricks Runtime for ML

Frage #4
In order for Structured Streaming to reliably track the exact progress of the processing so that it can handle any kind of failure by restarting and/or reprocessing, which of the following two approaches is used by Spark to record the offset range of the data being processed in each trigger?

A. Checkpointing and Idempotent Sinks
B. Structured Streaming cannot record the offset range of the data being processed in each trigger.
C. Checkpointing and Write-ahead Logs
D. Replayable Sources and Idempotent Sinks
E. Write-ahead Logs and Idempotent Sinks

Frage #5
In a Lakeflow Declarative Pipeline (Delta Live Tables), a data engineer must ensure that records with a null order_id are discarded from the silver table while the pipeline continues to run.
Which expectation clause should be used?

A. CONSTRAINT valid_id EXPECT (order_id IS NOT NULL) ON VIOLATION DROP ROW
B. CONSTRAINT valid_id EXPECT (order_id IS NOT NULL)
C. ALTER TABLE silver_orders ADD CONSTRAINT valid_id CHECK (order_id IS NOT NULL)
D. CONSTRAINT valid_id EXPECT (order_id IS NOT NULL) ON VIOLATION FAIL UPDATE

Fragen und Antworten: