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

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

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

1. Which statement describes a key benefit of an end-to-end test?

A) It provides testing coverage for all code paths and branches.
B) It pinpoint errors in the building blocks of your application.
C) It makes it easier to automate your test suite
D) It closely simulates real world usage of your application.

2. A job runs four independent tasks (X, Y, Z, W) in parallel to process regional sales data. The Data Engineering team recently updated its cluster policy to ban cost-prohibitive instance types. Task Y now fails due to the newly enforced cluster policy restricting the use of a specific instance type.
A data engineer needs to resolve the failure quickly without disrupting the other tasks. How should the data engineer resolve the failure of tasks?

A) Manually create a new cluster for Task Y, update the job configuration, and trigger a full re-run.
B) Delete the failed run, disable the cluster policy, and re-execute all tasks.
C) Edit the global cluster policy to allow the restricted instance type, then re-run the entire job.
D) Use "Repair run", override the cluster configuration for Task Y to use a permitted instance type, and let Databricks re-run only Task Y.

3. A data governance team at a large enterprise is improving data discoverability across its organization. The team has hundreds of tables in their Databricks Lakehouse with thousands of columns that lack proper documentation. Many of these tables were created by different teams over several years, with missing context about column meanings and business logic. The data governance team needs to quickly generate comprehensive column descriptions for all existing tables to meet compliance requirements and improve data literacy across the organization. They want to leverage modern capabilities to automatically generate meaningful descriptions rather than manually documenting each column, which would take months to complete. Which approach should the team use in Databricks to automatically generate column comments and descriptions for existing tables?

A) Navigate to the table in Databricks Catalog Explorer, select the table schema view, and use the AI Generate option which leverages artificial intelligence to automatically create meaningful column descriptions based on column names, data types, sample values, and data patterns.
B) Use Delta Lake's DESCRIBE HISTORY command to analyze table evolution and infer column purposes from historical changes.
C) Use the DESCRIBE TABLE command to extract existing schema information and manually write descriptions based on column names and data types.
D) Write custom PySpark code using df.describe() and df.schema to programmatically generate basic statistical descriptions for each column.

4. A data engineer is analyzing a large, partitioned retail dataset in Databricks, where each row represents a sale made by a salesperson. The dataset contains millions of records with the following schema:
sales_df: [salesperson_id: string, region: string, sale_amount: double, sale_date: date] The data engineer needs to generate a DataFrame that ranks salespeople within each region based on their total cumulative sales, with the highest seller ranked as 1. If multiple salespeople have the same total sales, they should share the same rank.
The data engineer wants to implement this logic using a PySpark window function and the dense_rank () function.
Which code snippet will perform this ranking?

A)

B)

C)

D)

5. A query is taking too long to run. After investigating the Spark UI, the data engineer discovered a significant amount of disk spill. The compute instance being used has a core-to-memory ratio of
1:2. What are the two steps the data engineer should take to minimize spillage? (Choose two.)

A) Choose a compute instance with more disk space.
B) Choose a compute instance with more network bandwidth.
C) Reduce spark.sql.files.maxPartitionBytes.
D) Increase spark.sql.files.maxPartitionBytes.
E) Choose a compute instance with a higher core-to-memory ratio.

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