Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional

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

1. A member of the data engineering team has submitted a short notebook that they wish to schedule as part of a larger data pipeline. Assume that the commands provided below produce the logically correct results when run as presented.

Which command should be removed from the notebook before scheduling it as a job?

A) Cmd 5
B) Cmd 6
C) Cmd 2
D) Cmd 4
E) Cmd 3

2. A data engineer is tasked with building a nightly batch ETL pipeline that processes very large volumes of raw JSON logs from a data lake into Delta tables for reporting. The data arrives in bulk once per day, and the pipeline takes several hours to complete. Cost efficiency is important, but performance and reliability of completing the pipeline are the highest priorities. Which type of Databricks cluster should the data engineer configure?

A) An all-purpose cluster always kept running to ensure low-latency job startup times.
B) A job cluster configured to autoscale across multiple workers during the pipeline run.
C) A high-concurrency cluster designed for interactive SQL workloads.
D) A lightweight single-node cluster with low worker node count to reduce costs.

3. A data engineering team is setting up a Git project to automate integration tests using Databricks Asset Bundles and the Git provider's CI/CD functionalities. When a pull containing changes to their pipleline is sent, they need to run a Job to test their data pipeline. What is the correct databricks bundle command sequence to be executed from the Git provider's CI/CD automation for this task?

A) validate, deploy, run
B) init, validate, deploy, run
C) init, deploy, run, validate
D) deploy, run, validate

4. A Databricks job has been configured with 3 tasks, each of which is a Databricks notebook. Task A does not depend on other tasks. Tasks B and C run in parallel, with each having a serial dependency on task A.
If tasks A and B complete successfully but task C fails during a scheduled run, which statement describes the resulting state?

A) Because all tasks are managed as a dependency graph, no changes will be committed to the Lakehouse until ail tasks have successfully been completed.
B) All logic expressed in the notebook associated with task A will have been successfully completed; tasks B and C will not commit any changes because of stage failure.
C) All logic expressed in the notebook associated with tasks A and B will have been successfully completed; any changes made in task C will be rolled back due to task failure.
D) All logic expressed in the notebook associated with tasks A and B will have been successfully completed; some operations in task C may have completed successfully.
E) Unless all tasks complete successfully, no changes will be committed to the Lakehouse; because task C failed, all commits will be rolled back automatically.

5. An upstream system is emitting change data capture (CDC) logs that are being written to a cloud object storage directory. Each record in the log indicates the change type (insert, update, or delete) and the values for each field after the change. The source table has a primary key identified by the field pk_id.
For auditing purposes, the data governance team wishes to maintain a full record of all values that have ever been valid in the source system. For analytical purposes, only the most recent value for each record needs to be recorded. The Databricks job to ingest these records occurs once per hour, but each individual record may have changed multiple times over the course of an hour.
Which solution meets these requirements?

A) Create a separate history table for each pk_id resolve the current state of the table by running a union all filtering the history tables for the most recent state.
B) Use Delta Lake's change data feed to automatically process CDC data from an external system, propagating all changes to all dependent tables in the Lakehouse.
C) Ingest all log information into a bronze table; use merge into to insert, update, or delete the most recent entry for each pk_id into a silver table to recreate the current table state.
D) Iterate through an ordered set of changes to the table, applying each in turn; rely on Delta Lake's versioning ability to create an audit log.
E) Use merge into to insert, update, or delete the most recent entry for each pk_id into a bronze table, then propagate all changes throughout the system.

Fragen und Antworten: