Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Online Prüfung - Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Testfagen

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Topic 1: Development and Ingestion30%- Notebook development fundamentals
  • 1. Using PySpark and Spark SQL
  • 2. Data exploration and validation
- Data ingestion patterns and methods
  • 1. Batch and streaming ingestion
  • 2. Delta Lake basics and usage
  • 3. Connecting to external data sources
Topic 2: Data Processing & Transformations31%- Query optimization and performance
  • 1. Optimization strategies
  • 2. Understanding query plans
- Data transformation techniques
  • 1. Complex data processing logic
  • 2. Aggregations, joins, and window functions
  • 3. DataFrame operations and transformations
Topic 3: Data Governance & Quality11%- Data quality and reliability
  • 1. Schema enforcement and evolution
  • 2. Data validation and quality checks
- Unity Catalog implementation
  • 1. Permissions and access control
  • 2. Data governance model
Topic 4: Databricks Intelligence Platform10%- Platform architecture and core concepts
  • 1. Workspace navigation and management
  • 2. Data layout and optimization: partitioning, file sizing, caching
  • 3. Compute options: clusters, SQL warehouses, serverless
Topic 5: Productionizing Data Pipelines18%- Monitoring and troubleshooting
  • 1. Pipeline reliability and recovery
  • 2. Logging and error handling
- Workflow orchestration
  • 1. Scheduling, triggers, and dependencies
  • 2. Lakeflow Jobs creation and management
- Deployment and CI/CD
  • 1. Databricks Asset Bundles
  • 2. Version control integration

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Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Testfagen & Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Testking

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Databricks Certified Data Engineer Associate Exam Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Prüfungsfragen mit Lösungen (Q248-Q253):

248. Frage
Which of the following Structured Streaming queries is performing a hop from a Silver table to a Gold table?

Antwort: A


249. Frage
A data engineer has configured a Structured Streaming job to read from a table, manipulate the data, and then perform a streaming write into a new table.
The cade block used by the data engineer is below:

If the data engineer only wants the query to execute a micro-batch to process data every 5 seconds, which of the following lines of code should the data engineer use to fill in the blank?

Antwort: A

Begründung:
Explanation
# ProcessingTime trigger with two-seconds micro-batch interval
df.writeStream \
format("console") \
trigger(processingTime='2 seconds') \
start()
https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#triggers


250. Frage
The Delta transaction log for the 'students' tables is shown using the 'DESCRIBE HISTORY students' command. A Data Engineer needs to query the table as it existed before the UPDATE operation listed in the log.

Which command should the Data Engineer use to achieve this? (Choose two.)

Antwort: C,D


251. Frage
A data engineer is processing ingested streaming tables and needs to filter out NULL values in the order_datetime column from the raw streaming table orders_raw and store the results in a new table orders_valid using DLT.
Which code snippet should the data engineer use?

Antwort: B


252. Frage
Which of the following commands can be used to write data into a Delta table while avoiding the writing of duplicate records?

Antwort: E

Begründung:
The MERGE command can be used to upsert data from a source table, view, or DataFrame into a target Delta table. It allows you to specify conditions for matching and updating existing records, and inserting new records when no match is found. This way, you can avoid writing duplicate records into a Delta table1. The other commands (DROP, IGNORE, APPEND, INSERT) do not have this functionality and may result in duplicate records or data loss234. References: 1: Upsert into a Delta Lake table using merge | Databricks on AWS 2: SQL DELETE | Databricks on AWS 3: SQL INSERT INTO | Databricks on AWS 4: SQL UPDATE
| Databricks on AWS


253. Frage
......

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