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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Datenmodellierung | 6% | - Optimierung des Tabellenaufbaus und der Partitionierung - Gestaltung der Medallion-Architektur - Umsetzung dimensionaler und relationaler Modelle |
| Thema 2: Datenverwaltung und Governance | 7% | - Umsetzung von Richtlinien und Standards im Datenbereich - Verwaltung von Datenobjekten und Metadaten - Verwendung von Unity Catalog für die Datenverwaltung |
| Thema 3: Datentransformation, Bereinigung und Qualitätssicherung | 10% | - Anwenden von Regeln zur Datenbereinigung und -validierung - Einhaltung von Standards zur Datenqualität - Umsetzung von Schemaentwicklung und -verwaltung |
| Thema 4: Kosten- und Leistungsoptimierung | 13% | - Anwendung bewährter Verfahren zur Kostensteuerung - Verbesserung der Leistung von Abfragen und Pipelines - Optimierung von Rechen- und Speicherressourcen |
| Thema 5: Überwachung und Warnmeldungen | 10% | - Einrichtung von Warnmeldungen und Benachrichtigungen - Überwachung der Leistung und Betriebsfähigkeit von Pipelines - Nachverfolgung von Datenherkunft und Messwerten |
| Thema 6: Datenaufnahme und -erfassung | 7% | - Aufnahme von Daten aus unterschiedlichen Quellen - Verwendung von Auto Loader und strukturiertem Streaming - Verarbeitung von inkrementellen und stapelweisen Datenladungen |
| Thema 7: Gewährleistung von Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften | 10% | - Umsetzung von Zugriffskontrollen und Berechtigungen - Gewährleistung des Datenschutzes und der Einhaltung rechtlicher Vorgaben - Sicherung ruhender und übertragener Daten |
| Thema 8: Datenfreigabe und föderierter Datenzugriff | 5% | - Sichere Datenfreigabe mithilfe von Delta Sharing - Verwaltung des plattformübergreifenden Datenzugriffs - Umsetzung von Lakehouse Federation |
| Thema 9: Fehleranalyse und Bereitstellung | 10% | - Fehlerbehebung und Analyse von Pipelines - Bereitstellung mithilfe von Asset Bundles, CLI und APIs - Anwendung von CI/CD- und DevOps-Verfahren |
| Thema 10: Entwicklung von Code zur Datenverarbeitung mit Python und SQL | 22% | - Umsetzung komplexer Datenverarbeitungslogiken - Verwendung von Databricks-spezifischen Bibliotheken und APIs - Schreiben von effizientem und wartbarem Code |
Databricks Certified Data Engineer Professional Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
The marketing team is looking to share data in an aggregate table with the sales organization, but the field names used by the teams do not match, and a number of marketing specific fields have not been approval for the sales org.
Which of the following solutions addresses the situation while emphasizing simplicity?
A. Add a parallel table write to the current production pipeline, updating a new sales table that varies as required from marketing table.
B. Create a new table with the required schema and use Delta Lake's DEEP CLONE functionality to sync up changes committed to one table to the corresponding table.
C. Create a view on the marketing table selecting only these fields approved for the sales team alias the names of any fields that should be standardized to the sales naming conventions.
D. Instruct the marketing team to download results as a CSV and email them to the sales organization.
E. Use a CTAS statement to create a derivative table from the marketing table configure a production jon to propagation changes.
Frage #2
A data engineer is designing a system to process batch patient encounter data stored in an S3 bucket, creating a Delta table (patient_encounters) with columns encounter_id, patient_id, encounter_date, diagnosis_code, and treatment_cost. The table is queried frequently by patient_id and encounter_date, requiring fast performance. Fine-grained access controls must be enforced. The engineer wants to minimize maintenance and boost performance. How should the data engineer create the patient_encounters table?
A. Create an external table in Unity Catalog, specifying an S3 location for the data files. Enable predictive optimization through table properties, and configure Unity Catalog permissions for access controls.
B. Create a managed table in Unity Catalog. Configure Unity Catalog permissions for access controls, and rely on predictive optimization to enhance query performance and simplify maintenance.
C. Create a managed table in Hive Metastore. Configure Hive Metastore permissions for access controls, and rely on predictive optimization to enhance query performance and simplify maintenance.
D. Create a managed table in Unity Catalog. Configure Unity Catalog permissions for access controls, schedule jobs to run OPTIMIZE and VACUUM commands daily to achieve best performance.
Frage #3
A departing platform owner currently holds ownership of multiple catalogs and controls storage credentials and external locations. A data engineer has been asked to ensure continuity: transfer catalog ownership to the platform team group, delegate ongoing privilege management, and retain the ability to receive and share data via Delta Sharing. Which role must be in place to perform these actions across the metastore?
A. Catalog Owner, because catalog owners can transfer any object in any catalog in the metastore.
B. Metastore Admin, because metastore admins can transfer ownership and manage privileges across all metastore objects, including shares and recipients.
C. Account Admin, because account admins can only create metastores but cannot change ownership of catalogs.
D. Workspace Admin, because workspace admins can transfer ownership of any Unity Catalog object.
Frage #4
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. CPU Utilization is around 75%
B. Bytes Received never exceeds 80 million bytes per second
C. The five Minute Load Average remains consistent/flat
D. Total Disk Space remains constant
E. Network I/O never spikes
Frage #5
A workspace admin has created a new catalog called finance_data and wants to delegate permission management to a finance team lead without giving them full admin rights. Which privilege should be granted to the finance team lead?
A. MANAGE privilege on the finance_data catalog.
B. ALL PRIVILEGES on the finance_data catalog.
C. Make the finance team lead a metastore admin.
D. GRANT OPTION privilege on the finance_data catalog.
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: C | Frage #2 Antwort: B | Frage #3 Antwort: B | Frage #4 Antwort: A | Frage #5 Antwort: A |
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