Databricks Certified Professional Data Engineer : Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer

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Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Prüfungsplan:

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

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

Frage #1
An external object storage container has been mounted to the location /mnt/finance_eda_bucket .
The following logic was executed to create a database for the finance team:

After the database was successfully created and permissions configured, a member of the finance team runs the following code:

If all users on the finance team are members of the finance group, which statement describes how the tx_sales table will be created?

A. An managed table will be created in the storage container mounted to /mnt/finance eda bucket.
B. A managed table will be created in the DBFS root storage container.
C. A logical table will persist the physical plan to the Hive Metastore in the Databricks control plane.
D. A logical table will persist the query plan to the Hive Metastore in the Databricks control plane.
E. An external table will be created in the storage container mounted to /mnt/finance eda bucket.

Frage #2
A Spark job is taking longer than expected. Using the Spark UI, a data engineer notes that the Min, Median, and Max Durations for tasks in a particular stage show the minimum and median time to complete a task as roughly the same, but the max duration for a task to be roughly 100 times as long as the minimum.
Which situation is causing increased duration of the overall job?

A. Credential validation errors while pulling data from an external system.
B. Task queueing resulting from improper thread pool assignment.
C. Spill resulting from attached volume storage being too small.
D. Network latency due to some cluster nodes being in different regions from the source data
E. Skew caused by more data being assigned to a subset of spark-partitions.

Frage #3
A Delta Lake table representing metadata about content from user has the following schema:
user_id LONG, post_text STRING, post_id STRING, longitude FLOAT, latitude FLOAT, post_time TIMESTAMP, date DATE Based on the above schema, which column is a good candidate for partitioning the Delta Table?

A. Date
B. Post_time
C. User_id
D. Post_id

Frage #4
Which statement describes integration testing?

A. Validates an application use case
B. Requires manual intervention
C. Requires an automated testing framework
D. Validates behavior of individual elements of your application
E. Validates interactions between subsystems of your application

Frage #5
A data engineer manages a production Lakeflow Declarative Pipeline that processes customer transaction data. The pipeline includes several data quality expectations such as transaction_amount > 0 and customer_id IS NOT NULL. These expectations are defined using the EXPECT clause in SQL.
The engineer aims to monitor the pipeline's data quality by analyzing the number of records that passed or failed each expectation during the latest pipeline update. The Lakeflow Declarative Pipelines event logs are stored in a Delta table named event_log_table.
For the most recent pipeline update, determine a programmatically appropriate approach to extract information like the name of each expectation, associated dataset, count of records that passed the expectation, and count of records that failed the expectation.
Which method retrieves the desired data quality metrics from the Lakeflow Declarative Pipelines event log?

A. Access the event_log_table, filter for events where event_type = ' flow_progress ' , and parse details.
flow_progress.data_quality.expectations field to extract the required metrics.
B. Use the Lakeflow Declarative Pipelines UI to navigate to the specific pipeline, select the dataset, and view the Data Quality tab to manually retrieve the expectation metrics.
C. Access the event_log_table, filter for events where event_type = ' expectation_result ' , and extract the expectation metrics from the details field.
D. Query the event_log_table for events with event_type = ' data_quality ' and directly select the passed_records and failed_records fields.

Fragen und Antworten: