Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional試験認定を取られるメリット

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

1. A user new to Databricks is trying to troubleshoot long execution times for some pipeline logic they are working on. Presently, the user is executing code cell-by-cell, using display() calls to confirm code is producing the logically correct results as new transformations are added to an operation. To get a measure of average time to execute, the user is running each cell multiple times interactively.
Which of the following adjustments will get a more accurate measure of how code is likely to perform in production?

A) Production code development should only be done using an IDE; executing code against a local build of open source Spark and Delta Lake will provide the most accurate benchmarks for how code will perform in production.
B) The only way to meaningfully troubleshoot code execution times in development notebooks Is to use production-sized data and production-sized clusters with Run All execution.
C) Calling display () forces a job to trigger, while many transformations will only add to the logical query plan; because of caching, repeated execution of the same logic does not provide meaningful results.
D) Scala is the only language that can be accurately tested using interactive notebooks; because the best performance is achieved by using Scala code compiled to JARs. all PySpark and Spark SQL logic should be refactored.
E) The Jobs Ul should be leveraged to occasionally run the notebook as a job and track execution time during incremental code development because Photon can only be enabled on clusters launched for scheduled jobs.

2. Which statement regarding stream-static joins and static Delta tables is correct?

A) Each microbatch of a stream-static join will use the most recent version of the static Delta table as of the job's initialization.
B) Each microbatch of a stream-static join will use the most recent version of the static Delta table as of each microbatch.
C) Stream-static joins cannot use static Delta tables because of consistency issues.
D) The checkpoint directory will be used to track state information for the unique keys present in the join.
E) The checkpoint directory will be used to track updates to the static Delta table.

3. Which of the following is true of Delta Lake and the Lakehouse?

A) Views in the Lakehouse maintain a valid cache of the most recent versions of source tables at all times.
B) Primary and foreign key constraints can be leveraged to ensure duplicate values are never entered into a dimension table.
C) Delta Lake automatically collects statistics on the first 32 columns of each table which are leveraged in data skipping based on query filters.
D) Z-order can only be applied to numeric values stored in Delta Lake tables
E) Because Parquet compresses data row by row. strings will only be compressed when a character is repeated multiple times.

4. A team of data engineer are adding tables to a DLT pipeline that contain repetitive expectations for many of the same data quality checks.
One member of the team suggests reusing these data quality rules across all tables defined for this pipeline.
What approach would allow them to do this?

A) Maintain data quality rules in a Delta table outside of this pipeline's target schema, providing the schema name as a pipeline parameter.
B) Use global Python variables to make expectations visible across DLT notebooks included in the same pipeline.
C) Add data quality constraints to tables in this pipeline using an external job with access to pipeline configuration files.
D) Maintain data quality rules in a separate Databricks notebook that each DLT notebook of file.

5. Which distribution does Databricks support for installing custom Python code packages?

A) CRAM
B) CRAN
C) jars
D) Wheels
E) sbt
F) nom

質問と回答：