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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsthemen:

Databricks Certified Data Engineer Professional Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen

1. A data architect is implementing Delta Sharing as part of their data governance strategy to enable secure data collaboration with external partners and internal business units. The architect must establish a permission framework that allows designated data stewards to create shares for their respective domains while maintaining security boundaries and audit compliance. Which specific permissions and roles must be assigned to enable users to create, configure, and manage Delta Shares while maintaining proper security governance and access controls?

A) Users need the MANAGE SHARES permission on the workspace
B) Any user with USE_CATALOG privilege can create shares
C) Only workspace admins can create and manage shares
D) Users need to be metastore admins or have CREATE SHARE privilege for the metastore

2. Which statement describes Delta Lake optimized writes?

A) Before a job cluster terminates, OPTIMIZE is executed on all tables modified during the most recent job.
B) An asynchronous job runs after the write completes to detect if files could be further compacted; yes, an OPTIMIZE job is executed toward a default of 1 GB.
C) A shuffle occurs prior to writing to try to group data together resulting in fewer files instead of each executor writing multiple files based on directory partitions.
D) Optimized writes logical partitions instead of directory partitions partition boundaries are only represented in metadata fewer small files are written.

3. While reviewing a query's execution in the Databricks Query Profiler, a data engineer observes that the Top Operators panel shows a Sort operator with high Time Spent and Memory Peak metrics. The Spark UI also reports frequent data spilling. How should the data engineer address this issue?

A) Convert the sort operation to a filter operation.
B) Increase the number of shuffle partitions to better distribute data.
C) Repartition the DataFrame to a single partition before sorting.
D) Switch to a broadcast join to reduce memory usage.

4. A data engineer is building a Lakeflow Declarative Pipelines pipeline to process healthcare claims data. A metadata JSON file defines data quality rules for multiple tables, including:
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
The pipeline must dynamically apply these rules to the claims table without hardcoding the rules.
How should the data engineer achieve this?

A) Use a SQL CONSTRAINT block referencing the JSON file path.
B) Invoke an external API to validate records against the metadata rules.
C) Reference each expectation with @dlt.expect decorators in the table declaration.
D) Load the JSON metadata, loop through its entries, and apply expectations using dlt.expect_all.

5. Given the following PySpark code snippet in a Databricks notebook:
filtered_df = spark.read.format("delta").load("/mnt/data/large_table")
\
.filter("event_date > '2024-01-01'")
filtered_df.count()
The data engineer notices from the Query Profiler that the scan operator for filtered_df is reading almost all files, despite the filter being applied.
What is the probable reason for poor data skipping?

A) The event_date column is outside the table's partitioning and Z-ordering scheme.
B) The Delta table lacks optimization that enables dynamic file pruning.
C) The filter condition involves a data type excluded from data skipping support.
D) The filter is executed only after the full data scan, preventing data skipping.

Fragen und Antworten: