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Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 問題集

Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer

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

試験名称:Databricks Certified Professional Data Engineer Exam

最近更新時間:2024-11-20

問題と解答:全122問

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

質問 1:
What is the first of a Databricks Python notebook when viewed in a text editor?
A. //Databricks notebook source
B. % Databricks notebook source
C. %python
D. -- Databricks notebook source
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
Two of the most common data locations on Databricks are the DBFS root storage and external object storage mounted with dbutils.fs.mount().
Which of the following statements is correct?
A. Neither the DBFS root nor mounted storage can be accessed when using %sh in a Databricks notebook.
B. By default, both the DBFS root and mounted data sources are only accessible to workspace administrators.
C. DBFS is a file system protocol that allows users to interact with files stored in object storage using syntax and guarantees similar to Unix file systems.
D. The DBFS root is the most secure location to store data, because mounted storage volumes must have full public read and write permissions.
E. The DBFS root stores files in ephemeral block volumes attached to the driver, while mounted directories will always persist saved data to external storage between sessions.
正解:C
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質問 3:
A data engineer is testing a collection of mathematical functions, one of which calculates the area under a curve as described by another function.
Which kind of the test does the above line exemplify?
A. Manual
B. functional
C. Integration
D. Unit
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
Which statement describes Delta Lake optimized writes?
A. Optimized writes logical partitions instead of directory partitions partition boundaries are only represented in metadata fewer small files are written.
B. Before a job cluster terminates, OPTIMIZE is executed on all tables modified during the most recent job.
C. An asynchronous job runs after the write completes to detect if files could be further compacted; yes, an OPTIMIZE job is executed toward a default of 1 GB.
D. A shuffle occurs prior to writing to try to group data together resulting in fewer files instead of each executor writing multiple files based on directory partitions.
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
Which statement describes Delta Lake Auto Compaction?
A. Before a Jobs cluster terminates, optimize is executed on all tables modified during the most recent job.
B. An asynchronous job runs after the write completes to detect if files could be further compacted; if yes, an optimize job is executed toward a default of 1 GB.
C. An asynchronous job runs after the write completes to detect if files could be further compacted; if yes, an optimize job is executed toward a default of 128 MB.
D. Optimized writes use logical partitions instead of directory partitions; because partition boundaries are only represented in metadata, fewer small files are written.
E. Data is queued in a messaging bus instead of committing data directly to memory; all data is committed from the messaging bus in one batch once the job is complete.
正解:C
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質問 6:
The data engineer is using Spark's MEMORY_ONLY storage level.
Which indicators should the data engineer look for in the spark UI's Storage tab to signal that a cached table is not performing optimally?
A. The RDD Block Name included the '' annotation signaling failure to cache
B. Size on Disk is> 0
C. On Heap Memory Usage is within 75% of off Heap Memory usage
D. The number of Cached Partitions> the number of Spark Partitions
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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

トピック出題範囲
トピック 1
  • Monitoring & Logging: This topic includes understanding the Spark UI, inspecting event timelines and metrics, drawing conclusions from various UIs, designing systems to control cost and latency SLAs for production streaming jobs, and deploying and monitoring both streaming and batch jobs.
トピック 2
  • Databricks Tooling: The Databricks Tooling topic encompasses the various features and functionalities of Delta Lake. This includes understanding the transaction log, Optimistic Concurrency Control, Delta clone, indexing optimizations, and strategies for partitioning data for optimal performance in the Databricks SQL service.
トピック 3
  • Data Processing: The topic covers understanding partition hints, partitioning data effectively, controlling part-file sizes, updating records, leveraging Structured Streaming and Delta Lake, implementing stream-static joins and deduplication. Additionally, it delves into utilizing Change Data Capture, and addressing performance issues related to small files.
トピック 4
  • Testing & Deployment: It discusses adapting notebook dependencies to use Python file dependencies, leveraging Wheels for imports, repairing and rerunning failed jobs, creating jobs based on common use cases, designing systems to control cost and latency SLAs, configuring the Databricks CLI, and using the REST API to clone a job, trigger a run, and export the run output.

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

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