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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Pipeline Architecture | 15-20% | - Monitor and optimize pipeline performance - Understand ELT vs ETL patterns - Design data pipelines for batch and streaming - Implement incremental data processing |
| Delta Lake Fundamentals | 20-25% | - Understand ACID transactions and time travel - Write to and read from Delta tables - Create and manage Delta tables - Explain Delta Lake features and benefits |
| Apache Spark Data Processing Fundamentals | 20-25% | - Use Spark SQL for data processing - Work with structured data types (arrays, maps, structs) - Apply transformations and actions on DataFrames - Create and use Spark DataFrames |
| Lakehouse Platform Concepts | 10-15% | - Understand the Lakehouse architecture and its benefits - Describe key Databricks Lakehouse platform components - Explain data governance and security concepts |
| Spark SQL and DataFrames | 15-20% | - Aggregate and group data - Write and execute Spark SQL queries - Join and union DataFrames - Handle null values and data quality |
| Python for Data Engineering | 10-15% | - Use PySpark for data processing - Work with Spark APIs in Python - Implement user-defined functions (UDFs) |
>> Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate German <<
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242. Frage
A data engineer needs to parse only png files in a directory that contains files with different suffixes. Which code should the data engineer use to achieve this task?
Antwort: C
243. Frage
A data engineer needs access to a table new_uable, but they do not have the correct permissions. They can ask the table owner for permission, but they do not know who the table owner is.
Which approach can be used to identify the owner of new_table?
Antwort: D
Begründung:
To find the owner of a table in Databricks, one can utilize the Data Explorer feature. The Data Explorer provides detailed information about various data objects, including tables. By navigating to the specific table's page in Data Explorer, a data engineer can review the Owner field, which identifies the individual or role that owns the table. This information is crucial for obtaining the necessary permissions or for any administrative actions related to the table.
References:Databricks documentation on Data Explorer: Using Data Explorer in Databricks
244. Frage
A data engineer is using the following code block as part of a batch ingestion pipeline to read from a composable table:
Which of the following changes needs to be made so this code block will work when the transactions table is a stream source?
Antwort: B
Begründung:
To read from a stream source, the data engineer needs to use the spark.readStream method instead of the spark.read method. The spark.readStream method returns a DataStreamReader object that can be used to specify the details of the input source, such as the format, the schema, the path, and the options. The spark.read method is only suitable for batch processing, not streaming processing. The other changes are not necessary or correct for reading from a stream source. Reference: Structured Streaming Programming Guide, Read a stream, Databricks Data Sources
245. Frage
Which of the following can be used to simplify and unify siloed data architectures that are specialized for specific use cases?
Antwort: D
Begründung:
A data lakehouse is a new paradigm that can be used to simplify and unify siloed data architectures that are specialized for specific use cases. A data lakehouse combines the best of both data lakes and data warehouses, providing a single platform that supports diverse data types, open standards, low-cost storage, high-performance queries, ACID transactions, schema enforcement, and governance. A data lakehouse enables data engineers to build reliable and scalable data pipelines that can serve various downstream applications and users, such as data science, machine learning, analytics, and reporting. A data lakehouse leverages the power of Delta Lake, a storage layer that brings reliability and performance to data lakes. References: What is a data lakehouse?, Delta Lake, Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics
246. Frage
A data engineer needs to create a table in Databricks using data from a CSV file at location /path/to/csv.
They run the following command:
Which of the following lines of code fills in the above blank to successfully complete the task?
Antwort: C
247. Frage
......
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