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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional 試験シラバストピック:

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

1. A data engineer is implementing liquid clustering on a Delta Lale table and needs to understand how it affects data management operations. The table will be updated frequently with new data.
The table is an external table and not managed by Unity Catalog. How does liquid clustering in Delta Lake handle new data that is inserted after the initial table creation?

A) New data remains unclustered until the next OPTIMIZE operation.
B) New data is rejected if it doesn't match the clustering pattern.
C) New data is automatically clustered during write operations.
D) New data is written to a staging area and clustered during scheduled maintenance.

2. A data engineering team is migrating off its legacy Hadoop platform. As part of the process, they are evaluating storage formats for performance comparison. The legacy platform uses ORC and RCFile formats. After converting a subset of data to Delta Lake, they noticed significantly better query performance. Upon investigation, they discovered that queries reading from Delta tables leveraged a Shuffle Hash Join, whereas queries on legacy formats used Sort Merge Joins. The queries reading Delta Lake data also scanned less data. Which reason could be attributed to the difference in query performance?

A) Delta Lake enables data skipping and file pruning using a vectorized Parquet reader.
B) Shuffle Hash Joins are always more efficient than Sort Merge Joins.
C) The queries against the Delta Lake tables were able to leverage the dynamic file pruning optimization.
D) The queries against the ORC tables leveraged the dynamic data skipping optimization but not the dynamic file pruning optimization.

3. When a new Databricks project starts, the central IP team provisions the required infrastructure using Terraform and a Service Principal. This includes creating a Databricks workspace, a Unity Catalog linked to an External Location, and a Databricks group containing all project team members. Project teams must store all assets - e.g., tables and volumes, as Managed assets in Unity Catalog. This model hides infrastructure complexity while giving teams autonomy within their catalog. They can create and manage schemas, tables, volumes, and related objects but cannot rename, delete, or change catalog permissions, those remain under IT's control. Which rights should the project group be granted to enable this model?

A) The group needs to have ALL PRIVILEGES and the MANAGE on the catalog.
B) The group should be made OWNER of the catalog.
C) The group needs to have ALL PRIVILEGES on the catalog.
D) The group needs to have USE CATALOG and USE SCHEMA on the catalog.

4. Which method can be used to determine the total wall-clock time it took to execute a query?

A) Open the Query Profiler associated with that query and use the Aggregated task time metric.
B) Open the Query Profiler associated with that query and use the Total wall-clock duration metric.
C) In the Spark UI, take the sum of all task durations that ran across all stages for all jobs associated with that query.
D) In the Spark UI, take the job duration of the longest-running job associated with that query.

5. A data engineer is working in an interactive notebook with many transformations before outputting the result from display(df.collect() ). The notebook includes wide transformations and a cross join.
The data engineer is getting the following error: "The spark driver has stopped unexpectedly and is restarting. Your notebook will be automatically reattached." Which action should the data engineer take?

A) Run the notebook on a single node cluster to keep driver from falling.
B) Check into the Spark UI to see how many jobs are assigned to each stage as they are employing fewer executors.
C) Rewrite their code to avoid putting memory pressure on the driver node.
D) Look at the compute metrics UI to see if the executors have higher than 90% memory utilization.

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