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dbt Labs dbt Analytics Engineering Certification 認定 dbt-Analytics-Engineering 試験問題:

1. Your dbt project contains a series of interlinked models (A, B, C, D) where some models have downstream dependencies on upstream models. While running dbt run, model C fails due to a data validation test you added. Which of the following statements are potentially true?

A) Model D cannot be built until the issue with Model C is resolved.
B) Model C has stale data but can still be queried.
C) The failure of Model C triggers an automatic rollback of Model A and Model B.
D) Model A and Model B are unaffected and have the most up-to-date data.

2. A model passes its tests during development, but later fails when deployed on a less powerful production database. Which of the following might be the reason for this discrepancy?

A) Performance-related test thresholds are too lenient in development.
B) The test was accidentally disabled in the production dbt project.
C) Source data distributions differ significantly between environments.
D) There's a bug in the version of dbt that runs in production.

3. You're working with a dataset where a column is expected to be updated frequently with newly arriving events. Which type of test would be MOST suitable to check that this process is working as intended?

A) A generic 'not_null' test on the column.
B) A custom test comparing timestamps on the column in your dbt model to the current time.
C) A test comparing the row count of the source table between different dbt runs.
D) A schema test on the column in the source table.

4. "We can just load everything into our warehouse and let dbt handle it." How would you respond to this approach suggested by a stakeholder?

A) All of the above.
B) dbt models might become unnecessarily complex due to unfiltered data.
C) Introducing sensitive data sources requires careful consideration and might be better handled outside the warehouse.
D) It could become expensive due to storage and compute costs, especially with large, raw datasets.

5. You introduce a new data source for a dbt model. Production policies require review and approval of the source's schema before it can be used for reporting. How could you streamline this within your dbt project?

A) Use dbfs ephemeral models feature to temporarily load the data for the approval process.
B) Write dbt tests that explicitly fail if the new source schema does not match the approved definition.
C) Create a pre-hook that automates schema validation and sends the output to the designated team.
D) Run a separate dbt project in production exclusively for source validation, providing access to relevant stakeholders.

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