Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 試験シラバストピック:

Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題：

問題 #1
The downstream consumers of a Delta Lake table have been complaining about data quality issues impacting performance in their applications. Specifically, they have complained that invalid latitude and longitude values in the activity_details table have been breaking their ability to use other geolocation processes.
A junior engineer has written the following code to add CHECK constraints to the Delta Lake table:

A senior engineer has confirmed the above logic is correct and the valid ranges for latitude and longitude are provided, but the code fails when executed.
Which statement explains the cause of this failure?

A. The activity details table already contains records; CHECK constraints can only be added prior to inserting values into a table.
B. The activity details table already contains records that violate the constraints; all existing data must pass CHECK constraints in order to add them to an existing table.
C. The current table schema does not contain the field valid coordinates; schema evolution will need to be enabled before altering the table to add a constraint.
D. The activity details table already exists; CHECK constraints can only be added during initial table creation.
E. Because another team uses this table to support a frequently running application, two-phase locking is preventing the operation from committing.

問題 #2
The data architect has mandated that all tables in the Lakehouse should be configured as external (also known as "unmanaged") Delta Lake tables.
Which approach will ensure that this requirement is met?

A. When tables are created, make sure that the EXTERNAL keyword is used in the CREATE TABLE statement.
B. When configuring an external data warehouse for all table storage, leverage Databricks for all ELT.
C. When a database is being created, make sure that the LOCATION keyword is used.
D. When the workspace is being configured, make sure that external cloud object storage has been mounted.
E. When data is saved to a table, make sure that a full file path is specified alongside the Delta format.

問題 #3
Where in the Spark UI can one diagnose a performance problem induced by not leveraging predicate push-down?

A. In the Stage's Detail screen, in the Completed Stages table, by noting the size of data read from the Input column
B. In the Query Detail screen, by interpreting the Physical Plan
C. In the Delta Lake transaction log. by noting the column statistics
D. In the Executor's log file, by gripping for "predicate push-down"
E. In the Storage Detail screen, by noting which RDDs are not stored on disk

問題 #4
Incorporating unit tests into a PySpark application requires upfront attention to the design of your jobs, or a potentially significant refactoring of existing code.
Which statement describes a main benefit that offset this additional effort?

A. Yields faster deployment and execution times
B. Troubleshooting is easier since all steps are isolated and tested individually
C. Improves the quality of your data
D. Ensures that all steps interact correctly to achieve the desired end result
E. Validates a complete use case of your application

問題 #5
A data engineer is using Auto Loader to read incoming JSON data as it arrives. They have configured Auto Loader to quarantine invalid JSON records but notice that over time, some records are being quarantined even though they are well-formed JSON.
The code snippet is:
df = (spark.readStream
.format("cloudFiles")
.option("cloudFiles.format", "json")
.option("badRecordsPath", "/tmp/somewhere/badRecordsPath")
.schema("a int, b int")
.load("/Volumes/catalog/schema/raw_data/"))
What is the cause of the missing data?

A. At some point, the upstream data provider switched everything to multi-line JSON.
B. The engineer forgot to set the option "cloudFiles.quarantineMode" = "rescue".
C. The badRecordsPath location is accumulating many small files.
D. The source data is valid JSON but does not conform to the defined schema in some way.

解説：