Databricks Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 시험 요강 주제:

최신 Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 무료샘플문제

문제 #1

A data engineer is optimizing a MERGE operation on an 800GB UC-managed table that experiences frequent updates and deletions. Which two actions should the engineer prioritize to improve MERGE performance? (Choose two.)

A. Apply liquid clustering using the merge join keys.
B. Enable deletion vectors on the table if not already enabled.
C. Overwrite the table instead of Merge.
D. Use ZORDER on high-cardinality columns.
E. Partition the table by date.

문제 #2

The data governance team has instituted a requirement that the "user" table containing Personal Identifiable Information (PII) must have the appropriate masking on the SSN column. This means that anyone outside of the HRAdminGroup should see masked social security numbers as ***-**-
****.
The team created a masking function:

What does the data governance team need to do next to achieve this goal?

A. CREATE TABLE users
(name STRING, int STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn CREATE MASK if is_member('HRAdminGroup');
B. CREATE TABLE users
(name STRING);
ALTER TABLE users CREATE COLUMN ssn CREATE MASK ssn_mask;
C. CREATE TABLE users
(name STRING, ssn INT MASKED ssn_mask);
D. CREATE TABLE users
(name STRING, ssn STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn SET MASK ssn_mask;

문제 #3

A data engineering team has a time-consuming data ingestion job with three data sources. Each notebook takes about one hour to load new data. One day, the job fails because a notebook update introduced a new required configuration parameter. The team must quickly fix the issue and load the latest data from the failing source. Which action should the team take?

A. Repair the run with the new parameter.
B. Share the analysis with the failing notebook owner so that they can fix it quickly.
C. Repair the run with the new parameter, and update the task by adding the missing task parameter.
D. Update the task by adding the missing task parameter, and manually run the job.

문제 #4

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

문제 #5

A data engineer is tasked with ensuring that a Delta table in Databricks continuously retains deleted files for 15 days (instead of the default 7 days), in order to permanently comply with the organization's data retention policy. Which code snippet correctly sets this retention period for deleted files?

A. spark.conf.set("spark.databricks.delta.deletedFileRetentionDuration", "15 days")
B. from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/mnt/data/my_table")
deltaTable.deletedFileRetentionDuration = "interval 15 days"
C. spark.sql("VACUUM my_table RETAIN 15 HOURS")
D. spark.sql("ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES
('delta.deletedFileRetentionDuration' = 'interval 15 days')")

질문과 대답: