Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional : Databricks Certified Data Engineer Professional Exam

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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：

問題 #1
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. fs
B. workspace
C. configure
D. jobs
E. libraries

問題 #2
A data engineer, while designing a Pandas UDF to process financial time-series data with complex calculations that require maintaining state across rows within each stock symbol group, must ensure the function is efficient and scalable. Which approach will solve the problem with minimum overhead while preserving data integrity?

A. Use a SCALAR Pandas UDF that processes the entire dataset at once, implementing custom partitioning logic within the UDF to group by stock symbol and maintain state using global variables shared across all executor processes.
B. Use a grouped_agg Pandas UDF that processes each stock symbol group independently, maintaining state through intermediate aggregation results that get passed between successive UDF calls via broadcast variables.
C. Use a SCALAR_ITER Pandas UDF with iterator-based processing, implementing state management through persistent storage (Delta tables) that gets updated after each batch to maintain continuity across iterator chunks.
D. Use applyInPandas() on a Spark DataFrame that receives all rows for each stock symbol as a Pandas DataFrame, allowing processing within each group while maintaining state variables local to each group's processing function.

問題 #3
A data engineer wants to refactor the following DLT code, which includes multiple table definitions with very similar code.

In an attempt to programmatically create these tables using a parameterized table definition, the data engineer writes the following code.

The pipeline runs an update with this refactored code, but generates a different DAG showing incorrect configuration values for these tables.
How can the data engineer fix this?

A. Convert the list of configuration values to a dictionary of table settings, using table names as keys.
B. Load the configuration values for these tables from a separate file, located at a path provided by a pipeline parameter.
C. Convert the list of configuration values to a dictionary of table settings, using different input the for loop.
D. Wrap the loop inside another table definition, using generalized names and properties to replace with those from the inner table

問題 #4
What describes a primary technical challenge in ensuring consistent PII masking across all nodes in large-scale, distributed Databricks batch and streaming pipelines?

A. Native masking in Databricks automatically synchronizes with all downstream external Databricks systems.
B. PII masking is only required for direct identifiers.
C. Masking functions must be standardized and managed through Unity Catalog, with enforcement applied across all relevant datasets to avoid any data inconsistency.
D. Dynamic data masking is applied only at rest, so it does not affect query performance.

問題 #5
A data engineer is using Auto Loader to read incoming JSON data as it arrives. They have configured Auto Loader to quarantine invalid JSON records but notice that over time, some records are being quarantined even though they are well-formed JSON.
The code snippet is:
df = (spark.readStream
.format("cloudFiles")
.option("cloudFiles.format", "json")
.option("badRecordsPath", "/tmp/somewhere/badRecordsPath")
.schema("a int, b int")
.load("/Volumes/catalog/schema/raw_data/"))
What is the cause of the missing data?

A. The badRecordsPath location is accumulating many small files.
B. The source data is valid JSON but does not conform to the defined schema in some way.
C. At some point, the upstream data provider switched everything to multi-line JSON.
D. The engineer forgot to set the option "cloudFiles.quarantineMode" = "rescue".

解説：