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

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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：

1. A Data Engineer is building a fraud detection pipeline that calls out to Open AI, via a Python library, and needs to include an access token when using the API. Which Databricks CLI command should the Data Engineer use to create the secret?

A) databricks secrets put-secret SCOPE KEY; dbutils.secrets.get (SCOPE, KEY)
B) databricks secrets put-secret KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
C) databricks tokens put-token SCOPE KEY; dbutils.tokens.get (SCOPE, KEY)
D) databricks tokens put-token KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)

2. A data engineer, User A, has promoted a new pipeline to production by using the REST API to programmatically create several jobs. A DevOps engineer, User B, has configured an external orchestration tool to trigger job runs through the REST API. Both users authorized the REST API calls using their personal access tokens.
Which statement describes the contents of the workspace audit logs concerning these events?

A) Because the REST API was used for job creation and triggering runs, user identity will not be captured in the audit logs.
B) Because User A created the jobs, their identity will be associated with both the job creation events and the job run events.
C) Because User B last configured the jobs, their identity will be associated with both the job creation events and the job run events.
D) Because the REST API was used for job creation and triggering runs, a Service Principal will be automatically used to identity these events.
E) Because these events are managed separately, User A will have their identity associated with the job creation events and User B will have their identity associated with the job run events.

3. In a Databricks Asset Bundle project, in the file resources/app.yml, the data engineer would like to deploy a Databricks Apps databricks_app_deployed and Volume volume_deployed and grant the Service Principal behind Databricks Apps permissions to READ and WRITE to the Volume.
How should the data engineer achieve the deployment?

A)

B)

C)

D)

4. A data engineer is configuring a pipeline that will potentially see late-arriving, duplicate records.
In addition to de-duplicating records within the batch, which of the following approaches allows the data engineer to deduplicate data against previously processed records as it is inserted into a Delta table?

A) Set the configuration delta.deduplicate = true.
B) VACUUM the Delta table after each batch completes.
C) Perform an insert-only merge with a matching condition on a unique key.
D) Rely on Delta Lake schema enforcement to prevent duplicate records.
E) Perform a full outer join on a unique key and overwrite existing data.

5. A data engineer is implementing a job to download multiple PDF files from a third-party provided REST API endpoint by specifying different report types. The REST API is time-consuming and encounters intermittent errors, so the engineer wants to track each download activity to know when it fails and to retry partially, while providing scalable throughput. The engineer needs to download ten report types, and the list can be changed over time. How should the data engineer achieve this?

A) Use a foreach task with a list of report types as its inputs.
B) Define ten Notebook tasks to clearly track which report download failed.
C) Use a Delta Lake table to track each report download status as 10 rows, and use it as a source table to execute the download function as a Pandas UDF.
D) Define a list variable within a Notebook to loop through the report types to download them, and print the download results. Execute it as a Notebook tasks.

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