Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate DP-750

100% Garantie für den Erfolg von der Prüfung Implementing Data Engineering Solutions Using Azure Databricks

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Microsoft DP-750 Prüfungsthemen:

Microsoft Implementing Data Engineering Solutions Using Azure Databricks DP-750 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. You have an Azure Databricks workspace that uses serverless compute.
You need to ingest data by using Lakeflow Jobs. New records must be processed as soon as they become available.
Which type of job trigger should you use for the ingestion?

A) scheduled
B) file arrival
C) manual
D) continuous

2. You have an Azure Databricks workspace named Workspace1.
You create a compute cluster named Cluser1 that will be used to ingest data.
You need to install the required libraries on Cluster1. The solution must use Unity Catalog for access control.
What should you do?

A) Install the libraries by using pip from a notebook attached to Cluster1.
B) Upload the libraries to a Unity Catalog volume and install the libraries on Cluster1.
C) Install the libraries on Cluster1 and manually restart the cluster.
D) Upload the libraries to a Unity Catalog schema and install the libraries on Cluster1.

3. You have an Azure Databricks workspace that is enabled for Unity Catalog and contains a managed Delta table named Sales. Sales stores transaction data and contains the following columns:
* transactionjd (string)
* transaction date (date)
* amount (decimal)
You need to implement the following data quality requirements by using table-level data quality enforcement:
* amount must be greater than 0.
* transaction id must never be null.
* Invalid records must be rejected when data is written to the Sales table.
What should you do?

A) Use a select statement with where conditions to validate the data before querying.
B) Add a not null constraint to transactionjd and a check constraint to amount.
C) Create a view that filters out rows where transactionjd is null or amount is less than or equal to 0.
D) Configure row-level security (RLS) where transactionjd is null or amount is less than or equal to 0.

4. You have an Azure Databricks workspace that is enabled for Unity Catalog and contains a Delta table named Orders You load the Orders table into an Apache Spark DataFrame named df.
You need to create a DataFrame that excludes rows where the order amount is null.
Solution: You run the following expression.
df-fillna(0, subset=[ ' order_amount ' ])
Does this meet the goal?

A) Yes
B) No

5. You have an Azure Databricks workspace that is enabled for Unity Catalog and contains a catalog named Catalog 1. Catalog 1 contains a table named Transactions. Transactions contains the following columns:
* transaction_id
* customet_name
* email address
* credit_card_number
* transaction_amount
You need to ensure that business analysts can query all the tows in the Transactions table. The solution must meet the following requirements:
* Prevent the analysts from seeing the full values in the email_address and credit_catd_number columns.
* Ensure that the analysts can see only the values after the @ character in each email address.
* Ensure that the analysts can see only the last four digits of each credit card number.
* Enable the analysts to query the table without errors.
* Follow the principle of least privilege.
What should you do?

A) Grant the analysts the select permission for columns that do NOT contain sensitive data.
B) Grant the analysts the select permission for the Transactions table and apply column-level encryption
C) Grant the analysts the select permission for the Transactions table and apply column masks to email_address and credit_card_number
D) Grant the analysts the SELECT permission for the Transactions table and implement row-level filters.

Fragen und Antworten: