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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 問題集

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate

試験コード:Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate

試験名称:Databricks Certified Data Engineer Associate Exam

最近更新時間:2025-01-19

問題と解答:全102問

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無料問題集Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 資格取得

質問 1:
Which of the following describes the type of workloads that are always compatible with Auto Loader?
A. Machine learning workloads
B. Dashboard workloads
C. Batch workloads
D. Streaming workloads
E. Serverless workloads
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
A data engineer has been given a new record of data:
id STRING = 'a1'
rank INTEGER = 6
rating FLOAT = 9.4
Which of the following SQL commands can be used to append the new record to an existing Delta table my_table?
A. my_table UNION VALUES ('a1', 6, 9.4)
B. UPDATE VALUES ('a1', 6, 9.4) my_table
C. INSERT INTO my_table VALUES ('a1', 6, 9.4)
D. INSERT VALUES ( 'a1' , 6, 9.4) INTO my_table
E. UPDATE my_table VALUES ('a1', 6, 9.4)
正解:C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
Which of the following data workloads will utilize a Gold table as its source?
A. A job that aggregates uncleaned data to create standard summary statistics
B. A job that queries aggregated data designed to feed into a dashboard
C. A job that enriches data by parsing its timestamps into a human-readable format
D. A job that ingests raw data from a streaming source into the Lakehouse
E. A job that cleans data by removing malformatted records
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
Which of the following describes the relationship between Bronze tables and raw data?
A. Bronze tables contain aggregates while raw data is unaggregated.
B. Bronze tables contain less data than raw data files.
C. Bronze tables contain more truthful data than raw data.
D. Bronze tables contain a less refined view of data than raw data.
E. Bronze tables contain raw data with a schema applied.
正解:E
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
A Delta Live Table pipeline includes two datasets defined using STREAMING LIVE TABLE. Three datasets are defined against Delta Lake table sources using LIVE TABLE.
The table is configured to run in Production mode using the Continuous Pipeline Mode.
Assuming previously unprocessed data exists and all definitions are valid, what is the expected outcome after clicking Start to update the pipeline?
A. All datasets will be updated once and the pipeline will persist without any processing. The compute resources will persist but go unused.
B. All datasets will be updated once and the pipeline will shut down. The compute resources will be terminated.
C. All datasets will be updated once and the pipeline will shut down. The compute resources will persist to allow for additional testing.
D. All datasets will be updated at set intervals until the pipeline is shut down. The compute resources will be deployed for the update and terminated when the pipeline is stopped.
E. All datasets will be updated at set intervals until the pipeline is shut down. The compute resources will persist to allow for additional testing.
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
A data engineer and data analyst are working together on a data pipeline. The data engineer is working on the raw, bronze, and silver layers of the pipeline using Python, and the data analyst is working on the gold layer of the pipeline using SQL The raw source of the pipeline is a streaming input. They now want to migrate their pipeline to use Delta Live Tables.
Which change will need to be made to the pipeline when migrating to Delta Live Tables?
A. The pipeline can have different notebook sources in SQL & Python.
B. The pipeline will need to be written entirely in SQL.
C. The pipeline will need to use a batch source in place of a streaming source.
D. The pipeline will need to be written entirely in Python.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7:
Which of the following code blocks will remove the rows where the value in column age is greater than 25 from the existing Delta table my_table and save the updated table?
A. SELECT * FROM my_table WHERE age > 25;
B. DELETE FROM my_table WHERE age > 25;
C. DELETE FROM my_table WHERE age <= 25;
D. UPDATE my_table WHERE age > 25;
E. UPDATE my_table WHERE age <= 25;
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • ELT with Apache Spark: It focuses on extracting data, identifying the prefix, creating a view, duplicating rows, creating a new table, utilizing the dot, parsing JSON, and defining a SQL UDF. Moreover, the topic delves into describing the security model, identifying the location of a function, and identifying the PIVOT.
トピック 2
  • Databricks Lakehouse Platform: This topic covers the relationship between the data lakehouse and the data warehouse, the improvement in data quality, comparing and contrasting silver and gold tables, elements of the Databricks Platform Architecture, and differentiating between all-purpose clusters and jobs clusters. Moreover, it identifies how cluster software is versioned, how clusters can be filtered, how to use multiple languages, how to run one notebook, how notebooks can be shared, Git operations, and limitations in Databricks Notebooks. Lastly, the topic describes how clusters are terminated, how to use multiple languages, and how Databricks Repos enables CI
  • CD workflows.
トピック 3
  • Data Governance: It identifies one of the four areas of data governance, Unity Catalog securables, and the cluster security modes. It also discusses how to create a UC-enabled all-purpose cluster and a DBSQL warehouse. The topic explains how to implement data object access control, create a DBSQL warehouse, and e a UC-enabled all-purpose cluster.
トピック 4
  • Production Pipelines: It focuses on identifying the advantages of using multiple tasks in Jobs, a suitable scenario where predecessor task should be set up, CRON as an opportunity for scheduling opportunity, and how an alert can be sent via email. The topic also discusses setting up a predecessor task in Jobs, reviewing a task's execution history, and debugging a failed task. Lastly, it delves into setting up a retry policy in case of failure and creating an alert in the case of a failed task.
トピック 5
  • Incremental Data Processing: In this topic questions about identifying Delta Lake, benefits of ACID transactions, a scenario to use an external table, location of a table, the benefits of Zordering, the kind of files, CTAS as a solution, the impact of ON VIOLATION DROP ROW and ON VIOLATION FAIL UPDATE, and the necessary component to create a new DLT pipeline. Moreover, the topic also discusses directory structure of Delta Lake files, generated column, adding a table comment, and the benefits of the MERGE command.

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

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