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Auf die schnellste Weise zu lernen

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Beste Qualität

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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsthemen:

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

1. A query is taking too long to run. After investigating the Spark UI, the data engineer discovered a significant amount of disk spill. The compute instance being used has a core-to-memory ratio of
1:2. What are the two steps the data engineer should take to minimize spillage? (Choose two.)

A) Reduce spark.sql.files.maxPartitionBytes.
B) Choose a compute instance with a higher core-to-memory ratio.
C) Choose a compute instance with more disk space.
D) Increase spark.sql.files.maxPartitionBytes.
E) Choose a compute instance with more network bandwidth.

2. What describes a primary technical challenge in ensuring consistent PII masking across all nodes in large-scale, distributed Databricks batch and streaming pipelines?

A) Dynamic data masking is applied only at rest, so it does not affect query performance.
B) Native masking in Databricks automatically synchronizes with all downstream external Databricks systems.
C) PII masking is only required for direct identifiers.
D) Masking functions must be standardized and managed through Unity Catalog, with enforcement applied across all relevant datasets to avoid any data inconsistency.

3. A data engineer wants to automate job monitoring and recovery in Databricks using the Jobs API.
They need to list all jobs, identify a failed job, and rerun it. Which sequence of API actions should the data engineer perform?

A) Use the jobs/get endpoint to retrieve job details, then use jobs/update to rerun failed jobs.
B) Use the jobs/list endpoint to list jobs, then use the jobs/create endpoint to create a new job, and run the new job using jobs/run-now.
C) Use the jobs/cancel endpoint to remove failed jobs, then recreate them with jobs/create and run the new ones.
D) Use the jobs/list endpoint to list jobs, check job run statuses with jobs/runs/list, and rerun a failed job using jobs/run-now.

4. A data engineer has configured their Databricks Asset Bundle with multiple targets in databricks.yml and deployed it to the production workspace. Now, to validate the deployment, they need to invoke a job named my_project_job specifically within the prod target context.
Assuming the job is already deployed, they need to trigger its execution while ensuring the target- specific configuration is respected. Which command will trigger the job execution?

A) databricks run my_project_job -t prod
B) databricks bundle run my_project_job -t prod
C) databricks execute my_project_job -e prod
D) databricks job run my_project_job --env prod

5. The security team is exploring whether or not the Databricks secrets module can be leveraged for connecting to an external database.
After testing the code with all Python variables being defined with strings, they upload the password to the secrets module and configure the correct permissions for the currently active user. They then modify their code to the following (leaving all other variables unchanged).

Which statement describes what will happen when the above code is executed?

A) The connection to the external table will succeed; the string value of password will be printed in plain text.
B) The connection to the external table will succeed; the string "redacted" will be printed.
C) An interactive input box will appear in the notebook; if the right password is provided, the connection will succeed and the encoded password will be saved to DBFS.
D) The connection to the external table will fail; the string "redacted" will be printed.
E) An interactive input box will appear in the notebook; if the right password is provided, the connection will succeed and the password will be printed in plain text.

Fragen und Antworten: