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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q150-Q155):

質問 # 150
Which of the following commands can be used to run one notebook from another notebook?

• A. notebook.utils.run("full notebook path")
• B. execute.utils.run("full notebook path")
• C. only job clusters can run notebook
• D. spark.notebook.run("full notebook path")
• E. dbutils.notebook.run("full notebook path")

正解：E 解説：
Explanation
The answer is dbutils.notebook.run(" full notebook path ")
Here is the full command with additional options.
run(path: String, timeoutseconds: int, arguments: Map): String
1.dbutils.notebook.run("ful-notebook-name", 60, {"argument": "data", "argument2": "data2", ...})
質問 # 151
You are currently looking at a table that contains data from an e-commerce platform, each row contains a list of items(Item number) that were present in the cart, when the customer makes a change to the cart the entire information is saved as a separate list and appended to an existing list for the duration of the customer session, to identify all the items customer bought you have to make a unique list of items, you were asked to create a unique item's list that was added to the cart by the user, fill in the blanks of below query by choosing the appropriate higher-order function?
Note: See below sample data and expected output.
Schema: cartId INT, items Array<INT>

Fill in the blanks:
Fill in the blanks:
SELECT cartId, _((items)) FROM carts

• A. ARRAY_DISTINCT, FLATTEN
• B. ARRAYDISTINCT, ARRAYFLATTEN
• C. FLATTEN, ARRAY_DISTINCT
• D. ARRAYUNION, ARRAYDISCINT
• E. ARRAYDISTINCT, ARRAYUNION

正解：A 解説：
Explanation
FLATTEN -> Transforms an array of arrays into a single array.
ARRAY_DISTINCT -> The function returns an array of the same type as the input argument where all duplicate values have been removed.
Table Description automatically generated

質問 # 152
Which of the following tool provides Data Access control, Access Audit, Data Lineage, and Data discovery?

• A. DELTA LIVE Pipelines
• B. Lakehouse
• C. Data Governance
• D. Unity Catalog
• E. DELTA lake

正解：D
質問 # 153
Your colleague was walking you through how a job was setup, but you noticed a warning message that said,
"Jobs running on all-purpose cluster are considered all purpose compute", the colleague was not sure why he was getting the warning message, how do you best explain this warning mes-sage?

• A. All-purpose clusters take longer to start the cluster vs a job cluster
• B. All-purpose clusters are more expensive than the job clusters
• C. All-purpose clusters cannot be used for Job clusters, due to performance issues.
• D. All-purpose cluster provide interactive messages that can not be viewed in a job
• E. All-purpose clusters are less expensive than the job clusters

正解：B 解説：
Explanation
Warning message:
Graphical user interface, text, application, email Description automatically generated

Pricing for All-purpose clusters are more expensive than the job clusters AWS pricing(Aug 15th 2022)Graphical user interface Description automatically generated

Bottom of Form
Top of Form
質問 # 154
Which of the following table constraints that can be enforced on Delta lake tables are supported?

• A. Primary key, foreign key, Not Null, Check Constraints
• B. Primary key, Not Null, Check Constraints
• C. Default, Not Null, Check Constraints
• D. Not Null, Check Constraints
• E. Unique, Not Null, Check Constraints

正解：D 解説：
Explanation
The answer is Not Null, Check Constraints
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/delta/delta-constraints
* CREATE TABLE events( id LONG,
* date STRING,
* location STRING,
* description STRING
* ) USING DELTA;
ALTER TABLE events CHANGE COLUMN id SET NOT NULL;
ALTER TABLE events ADD CONSTRAINT dateWithinRange CHECK (date > '1900-01-01'); Note: Databricks as of DBR 11.1 added support for Primary Key and Foreign Key when Unity Catalog is enabled but this is for information purposes only these are not actually enforced. You may ask then why are we defining these if they are not enforced, so especially these information constraints are very helpful if you have a BI tool that can benefit from knowing the relationship between the tables, so it will be easy when creating reports/dashboards or understanding the data model when using any Data modeling tool.
Primary and Foreign Key
Graphical user interface, text, application, email Description automatically generated

質問 # 155
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