Certified-Data-Engineer-Professional最も有効な質問と解答で勉強

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

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

問題 #1

A distributed team of data analysts share computing resources on an interactive cluster with autoscaling configured. In order to better manage costs and query throughput, the workspace administrator is hoping to evaluate whether cluster upscaling is caused by many concurrent users or resource-intensive queries.
In which location can one review the timeline for cluster resizing events?

A. Executor's log file
B. Ganglia
C. Driver's log file
D. Workspace audit logs
E. Cluster Event Log

問題 #2

Assuming that the Databricks CLI has been installed and configured correctly, which Databricks CLI command can be used to upload a custom Python Wheel to object storage mounted with the DBFS for use with a production job?

A. libraries
B. jobs
C. fs
D. configure
E. workspace

問題 #3

Incorporating unit tests into a PySpark application requires upfront attention to the design of your jobs, or a potentially significant refactoring of existing code.
Which statement describes a main benefit that offset this additional effort?

A. Ensures that all steps interact correctly to achieve the desired end result
B. Validates a complete use case of your application
C. Yields faster deployment and execution times
D. Improves the quality of your data
E. Troubleshooting is easier since all steps are isolated and tested individually

問題 #4

A data engineer is troubleshooting a slow-running Delta Lake query on Databricks SQL involves complex joins and large datasets. They need to identify whether the root cause is related to poor data skipping, inefficient join strategies, or excessive data shuffling. Which approach should identify the specific bottlenecks using native Databricks tools?

A. Analyze the Top Operators panel in the Query Profile to identify high-cost operations like BroadcastNestedLoopJoin
B. Check the query's execution time in the Jobs UI and correlate it with cluster resource utilization metrics.
C. Enable the EXPLAIN command to review the parsed logical plan and manually estimate shuffle sizes.
D. Use the LIMIT clause to run a subset of the query and compare execution times with the full dataset.

問題 #5

Which statement describes Delta Lake Auto Compaction?

A. Before a Jobs cluster terminates, optimize is executed on all tables modified during the most recent job.
B. An asynchronous job runs after the write completes to detect if files could be further compacted; if yes, an optimize job is executed toward a default of 1 GB.
C. Data is queued in a messaging bus instead of committing data directly to memory; all data is committed from the messaging bus in one batch once the job is complete.
D. An asynchronous job runs after the write completes to detect if files could be further compacted; if yes, an optimize job is executed toward a default of 128 MB.
E. Optimized writes use logical partitions instead of directory partitions; because partition boundaries are only represented in metadata, fewer small files are written.

解説：