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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q34-Q39):

質問 # 34
Which statement regarding stream-static joins and static Delta tables is correct?

A. Stream-static joins cannot use static Delta tables because of consistency issues.
B. Each microbatch of a stream-static join will use the most recent version of the static Delta table as of the job's initialization.
C. Each microbatch of a stream-static join will use the most recent version of the static Delta table as of each microbatch.
D. The checkpoint directory will be used to track state information for the unique keys present in the join.
E. The checkpoint directory will be used to track updates to the static Delta table.

正解：C

解説：
This is the correct answer because stream-static joins are supported by Structured Streaming when one of the tables is a static Delta table. A static Delta table is a Delta table that is not updated by any concurrent writes, such as appends or merges, during the execution of a streaming query. In this case, each microbatch of a stream-static join will use the most recent version of the static Delta table as of each microbatch, which means it will reflect any changes made to the static Delta table before the start of each microbatch. Verified References: [Databricks Certified Data Engineer Professional], under "Structured Streaming" section; Databricks Documentation, under "Stream and static joins" section.

質問 # 35
A data engineer is configuring a pipeline that will potentially see late-arriving, duplicate records.
In addition to de-duplicating records within the batch, which of the following approaches allows the data engineer to deduplicate data against previously processed records as it is inserted into a Delta table?

A. Rely on Delta Lake schema enforcement to prevent duplicate records.
B. Set the configuration delta.deduplicate = true.
C. VACUUM the Delta table after each batch completes.
D. Perform an insert-only merge with a matching condition on a unique key.
E. Perform a full outer join on a unique key and overwrite existing data.

正解：D

解説：
To deduplicate data against previously processed records as it is inserted into a Delta table, you can use the merge operation with an insert-only clause. This allows you to insert new records that do not match any existing records based on a unique key, while ignoring duplicate records that match existing records. For example, you can use the following syntax:
MERGE INTO target_table USING source_table ON target_table.unique_key = source_table.unique_key WHEN NOT MATCHED THEN INSERT * This will insert only the records from the source table that have a unique key that is not present in the target table, and skip the records that have a matching key. This way, you can avoid inserting duplicate records into the Delta table.
Reference:
https://docs.databricks.com/delta/delta-update.html#upsert-into-a-table-using-merge
https://docs.databricks.com/delta/delta-update.html#insert-only-merge

質問 # 36
The data science team has created and logged a production using MLFlow. The model accepts a list of column names and returns a new column of type DOUBLE.
The following code correctly imports the production model, load the customer table containing the customer_id key column into a Dataframe, and defines the feature columns needed for the model.

Which code block will output DataFrame with the schema'' customer_id LONG, predictions DOUBLE''?

A. Df. Select (''customer_id''.
Model (''columns) alias (''predictions'')
B. Df, map (lambda k:midel (x [columns]) ,select (''customer_id predictions'')
C. Df.apply(model, columns). Select (''customer_id, prediction''
D. Model, predict (df, columns)

正解：D

解説：
Given the information that the model is registered with MLflow and assumingpredictis the method used to apply the model to a set of columns, we use themodel.predict()function to apply the model to the DataFrame dfusing the specifiedcolumns. Themodel.predict()function is designed to take in a DataFrame and a list of column names as arguments, applying the trained model to these features to produce a predictionscolumn.
When working with PySpark, this predictions column needs to be selected alongside thecustomer_idto create a new DataFrame with the schemacustomer_id LONG, predictions DOUBLE.
References:
* MLflow documentation on using Python function models: https://www.mlflow.org/docs/latest/models.
html#python-function-python
* PySpark MLlib documentation on model prediction:https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.
html#pipeline

質問 # 37
When evaluating the Ganglia Metrics for a given cluster with 3 executor nodes, which indicator would signal proper utilization of the VM's resources?

A. Bytes Received never exceeds 80 million bytes per second
B. The five Minute Load Average remains consistent/flat
C. Network I/O never spikes
D. Total Disk Space remains constant
E. CPU Utilization is around 75%

正解：E

質問 # 38
A data engineering manager has noticed that each of the queries in a Databricks SQL dashboard takes a few
minutes to update when they manually click the "Refresh" button. They are curious why this might be
occurring, so a team member provides a variety of reasons on why the delay might be occurring.
Which of the following reasons fails to explain why the dashboard might be taking a few minutes to update?

A. The queries attached to the dashboard might all be connected to their own, unstarted Databricks clusters
B. The queries attached to the dashboard might take a few minutes to run under normal circumstances
C. The SQL endpoint being used by each of the queries might need a few minutes to start up
D. The Job associated with updating the dashboard might be using a non-pooled endpoint
E. The queries attached to the dashboard might first be checking to determine if new data is available

正解：D

質問 # 39
......

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