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

Wir bieten drei Versionen: PDF-Version, Soft-Version, APP-Version

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

1. A data architect is designing a Databricks solution to efficiently process data for different business requirements. In which scenario should a data engineer use a materialized view compared to a streaming table?

A) Implementing a CDC (Change Data Capture) pipeline that needs to detect and respond to database changes within seconds.
B) Precomputing complex aggregations and joins from multiple large tables to accelerate BI dashboard performance.
C) Processing high-volume, continuous clickstream data from a website to monitor user behavior in real-time.
D) Ingesting data from Apache Kafka topics with sub-second processing requirements for immediate alerting.

2. The marketing team is looking to share data in an aggregate table with the sales organization, but the field names used by the teams do not match, and a number of marketing specific fields have not been approval for the sales org.
Which of the following solutions addresses the situation while emphasizing simplicity?

A) Create a view on the marketing table selecting only these fields approved for the sales team alias the names of any fields that should be standardized to the sales naming conventions.
B) Create a new table with the required schema and use Delta Lake's DEEP CLONE functionality to sync up changes committed to one table to the corresponding table.
C) Use a CTAS statement to create a derivative table from the marketing table configure a production jon to propagation changes.
D) Add a parallel table write to the current production pipeline, updating a new sales table that varies as required from marketing table.
E) Instruct the marketing team to download results as a CSV and email them to the sales organization.

3. A data engineering team is collaborating on a Databricks project where each team member needs to develop and test code independently before merging changes into the main branch.
They want to avoid accidental overwrites or branch switching issues while ensuring that all work is version- controlled and can be integrated into their CI/CD pipeline.
How should the data engineer achieve collaboration?

A) Each team member creates their own Databricks Git folder, mapped to the same remote Git repository, and works in their own development branch within their personal folder.
B) Team members use the Databricks CLI to clone the Git repository and perform Git operations from a cluster's web terminal.
C) All team members work in the same Databricks Git folder and perform Git operations (pull, push, commit, branch switching) directly in that shared folder.
D) Team members edit notebooks directly in the workspace's shared folder and periodically copy changes into a Git folder for version control.

4. A data engineer is optimizing a managed Delta table that suffers from data skew and frequently changing query filter columns. The engineer wants to avoid costly data rewrites when query patterns evolve. The table size is under 1 TB. How should the data engineer meet this requirement?

A) Apply Z-ordering, since it allows flexible reorganization of data layout without rewriting existing files and adapts easily to new filter columns.
B) Use Hive-style partitioning, as it provides efficient data skipping and is easy to change partition columns at any time.
C) Enable liquid clustering, as it efficiently handles data skew, allows clustering keys to be changed without rewriting existing data, and adapts to evolving query patterns.
D) Combine partitioning and Z-ordering to maximize flexibility and minimize maintenance as query patterns change.

5. A data team is implementing an append-only Delta Lake pipeline that processes both batch and streaming data. They want to ensure that schema changes in the source data are automatically incorporated without breaking the pipeline. Which configuration should the team use when writing data to the Delta table?

A) overwriteSchema = true
B) ignoreChanges = false
C) mergeSchema = true
D) validateSchema = false

Fragen und Antworten: