Databricks - Neueste Trainingsdumps

Neueste Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Pass Guaranteed Exam Dumps Certification Sample Questions

Neue Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Testmaterialien & Gültige Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Test Engine

Die Prüfung zum Databricks Certified Professional Data Engineer ist eine ausgezeichnete Wahl für Dateningenieure, die ihre Expertise in der Verwendung von Databricks zur Verarbeitung von Big Data nachweisen wollen. Die Zertifizierungsprüfung ist weltweit anerkannt und wird von Unternehmen, die Databricks für ihre Big-Data-Verarbeitung nutzen, sehr geschätzt. Durch das Bestehen der Prüfung können Dateningenieure ihr Wissen und ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen und ihre Chancen auf einen beruflichen Aufstieg erhöhen.

NEUE FRAGE 38
Welche der folgenden Structured Streaming-Abfragen führt erfolgreich einen Sprung von einer Silver- zu einer Gold-Tabelle durch?

1.(spark.table("Verkäufe")
2..groupBy("Geschäft")
3..agg(Summe("Umsatz"))
4..writeStream
5..option("checkpointLocation", checkpointPath)
6..outputMode("complete")
7..table("aggregatedSales") )
(Richtig)

1.(spark.table("Verkäufe")
2..writeStream
3..option("checkpointLocation", checkpointPath)
4..outputMode("complete")
5..Tabelle("Umsatz") )

1.(spark.table("Verkäufe")
2..withColumn("avgPrice", col("sales") / col("units"))
3..writeStream
4..option("checkpointLocation", checkpointPath)
5..outputMode("append")
6..table("cleanedSales") )

1.(spark.readStream.load(rawSalesLocation)
2..writeStream
3..option("checkpointLocation", checkpointPath)
4..outputMode("append")
5..Tabelle("UngereinigteUmsätze") )

1.(spark.read.load(rawSalesLocation)
2. .writeStream
3. .option("checkpointLocation", checkpointPath)
4. outputMode("append")
5. .table("uncleanedSales") )

NEUE FRAGE 39
Sie möchten einen Spark-Streaming-Prozess erstellen, der jede Woche aus einer Kafka-Warteschlange liest und in eine Delta-Tabelle schreibt.
15 Minuten, was ist die richtige Auslöseroption?

Trigger("15 Minuten")

Trigger(Prozess "15 Minuten")

trigger(processingTime = 15)

trigger(processingTime = "15 Minuten")

Auslöser(15)

NEUE FRAGE 40
Sie haben versehentlich Datensätze aus einer Tabelle namens Transaktionen gelöscht. Wie können Sie die gelöschten Datensätze oder den vorherigen Zustand der Tabelle am einfachsten wiederherstellen? Vor dem Löschen ist die Version der Tabelle 3 und nach dem Löschen ist die Version der Tabelle 4.

RESTORE TABLE transactions FROM VERSION ab 4

RESTORE TABLE transactions TO VERSION ab 3
C .
1.INSERT INTO OVERWRITE Transaktionen
2. SELECT * FROM Transaktionen VERSION AS OF 3
3.MINUS
4.SELECT * FROM Transaktionen

1.INSERT INTO OVERWRITE Transaktionen
2. SELECT * FROM Transaktionen VERSION AS OF 4
3.INTERSECT
4.SELECT * FROM Transaktionen

COPY OVERWRITE Transaktionen von VERSION ab 3

NEUE FRAGE 41
Sie wurden gebeten, Python-Code zu schreiben, um alle laufenden Streams zu stoppen. Welcher der folgenden Befehle kann verwendet werden, um eine Liste aller aktiven Streams zu erhalten, die gerade laufen, damit wir sie stoppen können?
1.für s in _______________:
2. s.stop()

Spark.getActiveStreams()

spark.streams.active

activeStreams()

getActiveStreams()

spark.streams.getActive

NEUE FRAGE 42
Frage 26. Es gibt 5000 verschiedenfarbige Kugeln, von denen 1200 rosafarben sind. Was ist die maximale
Likelihood-Schätzung für den Anteil der "rosafarbenen" Gegenstände in der Testmenge der Farbkugeln?

2.4

24 0

.24

.48

4.8

NEUE FRAGE 43
Welche der folgenden Entwicklervorgänge im CI/CD können nur über einen GIT-Provider implementiert werden, wenn Databricks Repos verwendet werden.

Auslösen von Databricks Repos Pull-API zur Aktualisierung der neuesten Version

Commit und Push-Code

Code erstellen und bearbeiten

Einen neuen Zweig erstellen

Pull-Anfrage und Überprüfungsprozess

NEUE FRAGE 44
Sie arbeiten daran, zwei Notebooks so einzurichten, dass sie nach einem Zeitplan laufen, wobei das zweite Notebook vom ersten Notebook abhängig ist, aber beide Notebooks unterschiedliche Arten von Rechenleistung benötigen, um optimal zu laufen. Wie lassen sich diese Notebooks am besten als Jobs einrichten?

Verwenden Sie DELTA LIVE PIPELINES anstelle von Notebook-Aufgaben

Ein Job kann nur einen einzigen Cluster verwenden, einen Job für jedes Notebook einrichten und die Job-Abhängigkeit verwenden, um beide Jobs miteinander zu verbinden

Jede Aufgabe kann einen anderen Cluster verwenden. Fügen Sie diese beiden Notebooks als zwei Aufgaben zu einem einzigen Auftrag mit linearer Abhängigkeit hinzu und ändern Sie den Cluster nach Bedarf für jede der Aufgaben.

Verwenden Sie einen einzigen Auftrag, um beide Notebooks als einzelne Aufgaben einzurichten, aber verwenden Sie die Cluster-API, um den zweiten Cluster vor dem Start der zweiten Aufgabe einzurichten

Verwendung eines sehr großen Clusters, um beide Aufgaben in einem einzigen Auftrag auszuführen

NEUE FRAGE 45
Welchen der folgenden Ansätze kann der Dateningenieur verwenden, um eine versionskontrollierbare Konfiguration des Zeitplans und der Konfiguration des Jobs zu erhalten?

Sie können den Job mit Notebooks verknüpfen, die Teil eines Databricks Repo sind.

Sie können den Auftrag einmal in einem Auftrags-Cluster einreichen.

Sie können das JSON-Äquivalent des Auftrags von der Seite des Auftrags herunterladen.

Sie können den Auftrag einmalig auf einem Allzweck-Cluster einreichen.

Sie können die XML-Beschreibung der Stelle von der Seite der Stelle herunterladen

NEUE FRAGE 46
Eine der Abfragen im Databricks SQL Dashboard braucht sehr lange, um sich zu aktualisieren. Welche der folgenden Schritte können unternommen werden, um die Ursache für dieses Problem zu identifizieren?

Starten Sie den SQL-Endpunkt neu

Wählen Sie den SQL-Endpunkt-Cluster, Spark UI, Registerkarte SQL, um den Ausführungsplan und die für die einzelnen Schritte benötigte Zeit anzuzeigen.

Optimierung und Z-Bestellung durchführen

Ändern Sie die Spot-Instance-Richtlinie von "Kostenoptimiert" in "Zuverlässigkeitsoptimiert".

Verwenden Sie den Abfrageverlauf, um Abfragen anzuzeigen und Abfragen auszuwählen, und prüfen Sie das Abfrageprofil auf die in jedem Schritt verbrachte Zeit

NEUE FRAGE 47
Das Data-Engineering-Team hat festgestellt, dass einer der Jobs normalerweise in 15 Minuten beendet ist, aber beim Lesen von Remote-Datenbanken aufgrund eines Netzwerk-Paketabbruchs zufällig stecken bleibt. Welche der folgenden Maßnahmen können ergriffen werden, um die Stabilität des Jobs zu verbessern?

Verwenden Sie die Databrick REST API, um lang laufende Aufträge zu überwachen und einen Abbruchbefehl zu erteilen.

Verwenden Sie den UI-Bereich Jobs runs, active runs, um lang laufende Jobs zu überwachen und zu beenden.

Ändern Sie die Aufgabe so, dass sie eine Zeitüberschreitung enthält, die den Auftrag beendet, wenn er länger als 15 Minuten läuft.

Verwenden Sie die Zeitüberschreitungseinstellung für Spark-Jobs in der Spark-Benutzeroberfläche

Verwenden Sie die Cluster-Timeout-Einstellung in der Job-Cluster-Benutzeroberfläche

NEUE FRAGE 48
Welcher der folgenden Befehle kann verwendet werden, um ein Notebook von einem anderen Notebook aus zu starten?

notebook.utils.run("vollständiger Pfad zum Notebook")

execute.utils.run("vollständiger Pfad zum Notebook")

dbutils.notebook.run("vollständiger Pfad zum Notizbuch")

nur Jobcluster können Notebook ausführen

spark.notebook.run("vollständiger Pfad zum Notizbuch")

NEUE FRAGE 49
Welche der folgenden Funktionen kann verwendet werden, um JSON-Strings in den Datentyp Struct zu konvertieren?

TO_STRUCT (json-Wert)

FROM_JSON (json-Wert)

FROM_JSON (json-Wert, Schema von json)

CONVERT (json-Wert, Schema von json)

CAST (json-Wert als STRUCT)

NEUE FRAGE 50
Sie entwickeln eine analytische Lösung, um strukturierte Daten aus Ihrer E-Commerce-Plattform und unstrukturierte Daten aus dem Website-Traffic und dem App-Store zu speichern. Wie würden Sie vorgehen, wenn Sie diese Daten speichern?

Verwenden Sie das traditionelle Data Warehouse für strukturierte Daten und das Data Lakehouse für unstrukturierte Daten.

Data Lakehouse kann nur unstrukturierte Daten speichern, aber kein Schema erzwingen

Data Lakehouse kann strukturierte und unstrukturierte Daten speichern und Schemata durchsetzen

Herkömmliche Data Warehouses eignen sich gut für die Speicherung strukturierter Daten und die Durchsetzung von Schemata

NEUE FRAGE 51
Welcher Vektor weist bei der Projektion eines mehrdimensionalen Datensatzes die größte Varianz auf?

erste Hauptkomponente

erster Eigenvektor

nicht genügend Informationen zur Beantwortung gegeben

zweiter Eigenvektor

zweite Hauptkomponente

NEUE FRAGE 52
Sie arbeiten an einer Aufgabe zum Filtern von E-Mail-Spam, dabei stellen Sie fest, dass es ein neues Wort gibt, z. B.
HadoopExam kommt per E-Mail, und in Ihren Lösungen sind Sie noch nie auf dieses Wort gestoßen, daher die Wahrscheinlichkeit
dieses Wortes in einer der beiden E-Mails ist, könnte Null sein. Welcher der folgenden Algorithmen kann Ihnen also helfen
Null-Wahrscheinlichkeit vermeiden?

Naive Bayes

Laplace-Glättung

Logistische Regression

Alle oben genannten Punkte

NEUE FRAGE 53
Ein Dateningenieur muss einen Tabellennamen dynamisch mit drei Python-Variablen erstellen: region, store,
und Jahr. Nachstehend ein Beispiel für einen Tabellennamen, wenn Region = "nyc", Lager = "100" und Jahr = "2021":
nyc100_verkauf_2021
Welchen der folgenden Befehle sollte der Dateningenieur verwenden, um den Tabellennamen in Py-thon zu konstruieren?

“{region}+{store}+_sales_+{year}”

“{region}+{store}+”_sales_”+{year}”

f”{region}+{store}+_sales_+{year}”

f"{region}{store}_umsatz_{jahr}"

"{region}{store}_umsatz_{jahr}"

NEUE FRAGE 54
Kevin ist der Eigentümer des Schemas sales, Steve möchte eine neue Tabelle im Schema sales mit dem Namen regional_sales erstellen, also erteilt Kevin Steve die Berechtigung zum Erstellen von Tabellen. Steve erstellt die neue Tabelle mit dem Namen regional_sales im Schema sales, wer ist der Eigentümer der Tabelle regional_sales

Kevin ist der Eigentümer des Vertriebsschemas, alle Tabellen im Schema gehören Kevin

Steve ist der Eigentümer des Tisches

Standardmäßig wird das Eigentum DBO zugewiesen

Standardmäßig wird das Eigentum dem DEFAULT_OWNER zugewiesen

Kevin und Smith sind beide Eigentümer von Tischen

NEUE FRAGE 55
Welche der folgenden Aussagen trifft zu, wenn ein Databricks SQL Dashboard erstellt wird?

Ein Dashboard kann nur Ergebnisse aus einer Abfrage verwenden

Es kann nur eine Visualisierung mit einem Abfrageergebnis erstellt werden

Ein Dashboard kann nur mit einem Schema/einer Datenbank verbunden werden.

Mit einem einzigen Abfrageergebnis kann mehr als eine Visualisierung entwickelt werden

Ein Dashboard kann nur einen Aktualisierungsplan haben

NEUE FRAGE 56
Das Vertriebsteam hat das Data-Engineering-Team gebeten, ein Dashboard zu entwickeln, das die Verkaufsleistung für alle Filialen anzeigt. Das Vertriebsteam möchte das Dashboard nutzen, aber einzelne Filialstandorte auswählen.

Verwendung von Abfrageparametern, die es dem Benutzer ermöglichen, einen beliebigen Ort auszuwählen

Derzeit unterstützen Dashboards keine Parameter

Verwenden Sie Databricks REST API, um ein Dashboard für jeden Standort zu erstellen

Verwenden Sie die SQL UDF-Funktion, um die Daten nach dem Ort zu filtern

Verwenden Sie dynamische Ansichten, um die Daten nach dem Standort zu filtern.

NEUE FRAGE 57
Welche der folgenden Schritte müssen bei verwalteten/externen Tabellen im Databricks-Arbeitsbereich durchgeführt werden, um Unity-Katalogfunktionen zu verwenden?

Aktivieren der Unity-Katalog-Funktion in den Arbeitsbereichseinstellungen

Migrieren/Aktualisieren von Objekten in vom Arbeitsbereich verwalteten/externen Tabellen/Views zum Unity-Katalog

Upgrade auf DBR Version 15.0

Daten aus dem Arbeitsbereich in den Unity-Katalog kopieren

Arbeitsbereich auf Unity-Katalog aktualisieren

NEUE FRAGE 58
Welche der folgenden SQL-Befehle erstellen eine globale temporäre Ansicht?

1.CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW view_name
2. AS SELECT * FROM tabelle_name

1. CREATE OR REPLACE LOCAL TEMPORARY VIEW view_name
2. AS SELECT * FROM tabelle_name

1. CREATE OR REPLACE GLOBAL TEMPORARY VIEW view_name
2. AS SELECT * FROM tabelle_name
(Richtig)

1.CREATE OR REPLACE VIEW view_name
2. AS SELECT * FROM tabelle_name

1. CREATE OR REPLACE LOCAL VIEW view_name
2. AS SELECT * FROM tabelle_name

NEUE FRAGE 59
Wie greifen Sie auf die Tabellen im Unity-Katalog zu oder verwenden sie?

schema_name.tabelle_name

schema_name.katalog_name.tabelle_name

katalog_name.tabellen_name

catalog_name.datenbank_name.schema_name.tabellenname

katalog_name.schema_name.tabelle_name

Die Databricks Certified Professional Data Engineer-Zertifizierung wird von führenden Unternehmen der Technologiebranche als Maßstab für hervorragende Leistungen auf dem Gebiet der Datentechnik anerkannt. Es ist ein wertvoller Nachweis für Personen, die ihre Karriere in diesem Bereich vorantreiben und ihre Expertise in Databricks-Technologien nachweisen möchten. Darüber hinaus können Unternehmen, die Databricks Certified Professional Data Engineers beschäftigen, sicher sein, dass diese über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um komplexe Datenpipelines und Analysesysteme aufzubauen und zu warten.

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