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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q116-Q121):

質問 # 116
Which REST API call can be used to review the notebooks configured to run as tasks in a multi-task job?

A. /jobs/get
B. /jobs/runs/get-output
C. /jobs/runs/get
D. /jobs/runs/list
E. /jobs/list

正解：A

解説：
Explanation
This is the correct answer because it is the REST API call that can be used to review the notebooks configured to run as tasks in a multi-task job. The REST API is an interface that allows programmatically interacting with Databricks resources, such as clusters, jobs, notebooks, or tables. The REST API uses HTTP methods, such as GET, POST, PUT, or DELETE, to perform operations on these resources. The /jobs/get endpoint is a GET method that returns information about a job given its job ID. The information includes the job settings, such as the name, schedule, timeout, retries, email notifications, and tasks. The tasks are the units of work that a job executes. A task can be a notebook task, which runs a notebook with specified parameters; a jar task, which runs a JAR uploaded to DBFS with specified main class and arguments; or a python task, which runs a Python file uploaded to DBFS with specified parameters. A multi-task job is a job that has more than one task configured to run in a specific order or in parallel. By using the /jobs/get endpoint, one can review the notebooks configured to run as tasks in a multi-task job. Verified References: [Databricks Certified Data Engineer Professional], under "Databricks Jobs" section; Databricks Documentation, under "Get" section; Databricks Documentation, under "JobSettings" section.

質問 # 117
What is the purpose of gold layer in Multi hop architecture?

A. Optimized query performance for business-critical data
B. Preserves grain of original data, without any aggregations
C. Eliminate duplicate records
D. Optimizes ETL throughput and analytic query performance
E. Data quality checks and schema enforcement

正解：A

解説：
Explanation
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.

質問 # 118
A data pipeline uses Structured Streaming to ingest data from kafka to Delta Lake. Data is being stored in a bronze table, and includes the Kafka_generated timesamp, key, and value. Three months after the pipeline is deployed the data engineering team has noticed some latency issued during certain times of the day.
A senior data engineer updates the Delta Table's schema and ingestion logic to include the current timestamp (as recoded by Apache Spark) as well the Kafka topic and partition. The team plans to use the additional metadata fields to diagnose the transient processing delays:
Which limitation will the team face while diagnosing this problem?

A. New fields not be computed for historic records.
B. Spark cannot capture the topic partition fields from the kafka source.
C. Updating the table schema will invalidate the Delta transaction log metadata.
D. Updating the table schema requires a default value provided for each file added.

正解：A

解説：
When adding new fields to a Delta table's schema, these fields will not be retrospectively applied to historical records that were ingested before the schema change. Consequently, while the team can use the new metadata fields to investigate transient processing delays moving forward, they will be unable to apply this diagnostic approach to past data that lacks these fields.
References:
* Databricks documentation on Delta Lake schema management: https://docs.databricks.com/delta/delta- batch.html#schema-management

質問 # 119
A data engineer is performing a join operating to combine values from a static userlookup table with a streaming DataFrame streamingDF.
Which code block attempts to perform an invalid stream-static join?

A. streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="outer")
B. streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="left")
C. userLookup.join(streamingDF, ["user_id"], how="right")
D. streamingDF.join(userLookup, ["userid"], how="inner")
E. userLookup.join(streamingDF, ["userid"], how="inner")

正解：C

解説：
In Spark Structured Streaming, certain types of joins between a static DataFrame and a streaming DataFrame are not supported. Specifically, a right outer join where the static DataFrame is on the left side and the streaming DataFrame is on the right side is not valid. This is because Spark Structured Streaming cannot handle scenarios where it has to wait for new rows to arrive in the streaming DataFrame to match rows in the static DataFrame. The other join types listed (inner, left, and full outer joins) are supported in streaming-static DataFrame joins.
References:
* Structured Streaming Programming Guide: Join Operations
* Databricks Documentation on Stream-Static Joins: Databricks Stream-Static Joins

質問 # 120
A data engineer has configured a Structured Streaming job to read from a table, manipulate the data, and then
perform a streaming write into a new table. The code block used by the data engineer is below:
1. (spark.table("sales")
2. .withColumn("avg_price", col("sales") / col("units"))
3. .writeStream
4. .option("checkpointLocation", checkpointPath)
5. .outputMode("complete")
6. ._____
7. .table("new_sales")
8.)
If the data engineer only wants the query to execute a single micro-batch to process all of the available data,
which of the following lines of code should the data engineer use to fill in the blank?

A. .trigger(continuous="once")
B. .trigger(once=True)
C. .processingTime("once")
D. .trigger(processingTime="once")
E. .processingTime(1)

正解：B

質問 # 121
......

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