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

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

1. A Delta Lake table was created with the below query:

Realizing that the original query had a typographical error, the below code was executed:
ALTER TABLE prod.sales_by_stor RENAME TO prod.sales_by_store
Which result will occur after running the second command?

A) The table name change is recorded in the Delta transaction log.
B) A new Delta transaction log Is created for the renamed table.
C) The table reference in the metastore is updated and all data files are moved.
D) The table reference in the metastore is updated and no data is changed.
E) All related files and metadata are dropped and recreated in a single ACID transaction.

2. A view is registered with the following code:

Both users and orders are Delta Lake tables.
Which statement describes the results of querying recent_orders?

A) All logic will execute when the table is defined and store the result of joining tables to the DBFS; this stored data will be returned when the table is queried.
B) All logic will execute at query time and return the result of joining the valid versions of the source tables at the time the query finishes.
C) All logic will execute at query time and return the result of joining the valid versions of the source tables at the time the query began.
D) The versions of each source table will be stored in the table transaction log; query results will be saved to DBFS with each query.

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

4. A data engineer is configuring a pipeline that will potentially see late-arriving, duplicate records.
In addition to de-duplicating records within the batch, which of the following approaches allows the data engineer to deduplicate data against previously processed records as it is inserted into a Delta table?

A) Perform a full outer join on a unique key and overwrite existing data.
B) Set the configuration delta.deduplicate = true.
C) Rely on Delta Lake schema enforcement to prevent duplicate records.
D) VACUUM the Delta table after each batch completes.
E) Perform an insert-only merge with a matching condition on a unique key.

5. A data engineer wants to join a stream of advertisement impressions (when an ad was shown) with another stream of user clicks on advertisements to correlate when impressions led to monetizable clicks.
In the code below, Impressions is a streaming DataFrame with a watermark ("event_time", "10 minutes")

The data engineer notices the query slowing down significantly.
Which solution would improve the performance?

A) Joining on event time constraint: clickTime >= impressionTime - interval 3 hours and removing watermarks
B) Joining on event time constraint: clickTime == impressionTime using a leftOuter join
C) Joining on event time constraint: clickTime >= impressionTime AND clickTime <= impressionTime interval 1 hour
D) Joining on event time constraint: clickTime + 3 hours < impressionTime - 2 hours

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