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gywudosu
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Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer試験概要 & Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer関連問題資料

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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q194-Q199):

質問 # 194
In order to use Unity catalog features, which of the following steps needs to be taken on man-aged/external tables in the Databricks workspace?

  • A. Upgrade workspace to Unity catalog
  • B. Migrate/upgrade objects in workspace managed/external tables/view to unity catalog
  • C. Enable unity catalog feature in workspace settings
  • D. Upgrade to DBR version 15.0
  • E. Copy data from workspace to unity catalog

正解：B 解説：
Explanation
Upgrade tables and views to Unity Catalog - Azure Databricks | Microsoft Docs Managed table: Upgrade a managed to Unity Catalog External table: Upgrade an external table to Unity Catalog
質問 # 195
If E1 and E2 are two events, how do you represent the conditional probability given that E2 occurs given that
E1 has occurred?

  • A. P(E2)/P(E1)
  • B. P(E1+E2)/P(E1)
  • C. P(E2)/(P(E1+E2)
  • D. P(E1)/P(E2)

正解：A
質問 # 196
Which of the following Structured Streaming queries successfully performs a hop from a Silver to Gold table?

  • A. 1.(spark.table("sales")
    2..writeStream
    3..option("checkpointLocation", checkpointPath)
    4..outputMode("complete")
    5..table("sales") )
  • B. 1.(spark.read.load(rawSalesLocation)
    2. .writeStream
    3. .option("checkpointLocation", checkpointPath)
    4. .outputMode("append")
    5. .table("uncleanedSales") )
  • C. 1.(spark.table("sales")
    2..withColumn("avgPrice", col("sales") / col("units"))
    3..writeStream
    4..option("checkpointLocation", checkpointPath)
    5..outputMode("append")
    6..table("cleanedSales") )
  • D. 1.(spark.table("sales")
    2..groupBy("store")
    3..agg(sum("sales"))
    4..writeStream
    5..option("checkpointLocation", checkpointPath)
    6..outputMode("complete")
    7..table("aggregatedSales") )
    (Correct)
  • E. 1.(spark.readStream.load(rawSalesLocation)
    2..writeStream
    3..option("checkpointLocation", checkpointPath)
    4..outputMode("append")
    5..table("uncleanedSales") )

正解：D 解説：
Explanation
The answer is
1.(spark.table("sales")
2..groupBy("store")
3..agg(sum("sales"))
4..writeStream
5..option("checkpointLocation", checkpointPath)
6..outputMode("complete")
7..table("aggregatedSales") )
The gold layer is normally used to store aggregated data
Review the below link for more info,
Medallion Architecture - Databricks
Gold Layer:
1. Powers Ml applications, reporting, dashboards, ad hoc analytics
2. Refined views of data, typically with aggregations
3. Reduces strain on production systems
4. Optimizes query performance for business-critical data
Exam focus: Please review the below image and understand the role of each layer(bronze, silver, gold) in medallion architecture, you will see varying questions targeting each layer and its purpose.
Sorry I had to add the watermark some people in Udemy are copying my content.
A diagram of a house Description automatically generated with low confidence

質問 # 197
A data engineering team needs to query a Delta table to extract rows that all meet the same condi-tion.
However, the team has noticed that the query is running slowly. The team has already tuned the size of the
data files. Upon investigating, the team has concluded that the rows meeting the condition are sparsely located
throughout each of the data files.
Based on the scenario, which of the following optimization techniques could speed up the query?

  • A. Write as a Parquet file
  • B. Tuning the file size
  • C. Z-Ordering
  • D. Bin-packing
  • E. Data skipping

正解：C
質問 # 198
You are currently working on a notebook that will populate a reporting table for downstream process consumption, this process needs to run on a schedule every hour, what type of cluster are you going to use to set up this job?

  • A. Since it's just a single job and we need to run every hour, we can use an all-purpose cluster
  • B. Use Azure VM to read and write delta tables in Python
  • C. The job cluster is best suited for this purpose.
  • D. Use delta live table pipeline to run in continuous mode

正解：C 解説：
Explanation
The answer is, The Job cluster is best suited for this purpose.
Since you don't need to interact with the notebook during the execution especially when it's a scheduled job, job cluster makes sense. Using an all-purpose cluster can be twice as expensive as a job cluster.
FYI,
When you run a job scheduler with option of creating a new cluster when the job is complete it terminates the cluster. You cannot restart a job cluster.
質問 # 199
...... 今の人材が多い社会中に多くの業界は人材不足でたとえばIT業界はかなり技術的な人材が不足で、DatabricksのDatabricks-Certified-Professional-Data-Engineer認定試験はIT技術の認証試験の1つで、Xhs1991はDatabricksのDatabricks-Certified-Professional-Data-Engineer認証試験に関するの特別な技術を持ってサイトでございます。 Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer試験概要: https://www.xhs1991.com/Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer.html Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer試験感想 遅かれ早かれあなたがそれらを克服するのを助ける努力をspareしみません、そのため、Databricks-Certified-Professional-Data-Engineerトレーニングガイドを安心してお選びいただけます、Databricks-Certified-Professional-Data-Engineerテスト問題の新しいデザインが、ユーザーの学習をより面白く、カラフルにすることを願っています、Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer試験感想 この問題集は利用したそれぞれの人を順調に試験に合格させます、だから我々は常に更新を定期的にDatabricksのDatabricks-Certified-Professional-Data-Engineer試験を確認しています、Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer試験感想 失敗した場合、どうすれば返金できますか、Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer試験感想 また、他の参考書を勉強に多くの時間を費やす必要はありません。 若い頃はひっきりなしに客を取らされたりもしたが―客と寝た後は必ず、クロ(https://www.xhs1991.com/Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer.html)ウはこの部屋で乱暴に朧を抱いた、絶対という用語は、本当のことは、それ自体を考慮するもの、つまりその内部の性質であることを示すために使用されます。

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