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Günstiger Preis
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Drei Versionen, für jedermann geeignet
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Sitzen Sie vor dem Tisch und fühlen sich Verwirrt? Haben Sie Probleme mit der (Certified-Data-Engineer-Professional Zertifizierungsprüfung? Blockiert in zahlreichen Büchern, müssten Sie erschöpft von der Prüfung werden. Jetzt können Sie die Bekümmerung beenden. Ich habe etwas Gutes für Sie mitgebracht — unsere Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsguide Ressourcen. Damit können Sie mit guten Noten die Prüfung bestehen. In den folgenden Abschnitten werden die Gründe dafür gezeigt.
Databricks Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Datenfreigabe und -föderation | ~8% | - Konfiguration von Delta Sharing und Lakehouse Federation |
| Thema 2: CI/CD, Testen und Deployment | ~6% | - Implementierung von Test- und Deployment-Pipelines - Bereitstellung mit Declarative Automation Bundles, CLI und REST-API |
| Thema 3: Sicherheit und Governance | ~10% | - Implementierung von Sicherheit auf Zeilenebene (Row-Level Security), Spaltenmaskierung und Compliance - Verwaltung von Unity Catalog-Berechtigungen und ACLs |
| Thema 4: Entwicklung von Code zur Datenverarbeitung mit Python und SQL | ~22% | - Implementierung von skalierbarem Python/SQL-Code und Projektstrukturen - Erstellung von Pipelines mit Lakeflow Spark Declarative Pipelines und Auto Loader - Verwaltung von Abhängigkeiten, Bibliotheken und UDFs |
| Thema 5: Datentransformation, -bereinigung und -qualität | ~12% | - Durchsetzung der Datenqualität und Quarantäne fehlerhafter Daten - Anwendung fortgeschrittener Spark-Transformationen |
| Thema 6: Streaming-Workloads und Change Data Capture | ~11% | - Implementierung zuverlässiger Streaming-Pipelines - Anwendung von AUTO CDC-APIs und Exactly-Once-Semantiken |
| Thema 7: Kosten- und Leistungsoptimierung | ~13% | - Optimierung von Abfragen, Clustern und Speicher - Nutzung von Systemtabellen und Observability-Tools |
| Thema 8: Datenmodellierung | ~10% | - Entwurf skalierbarer Delta Lake-Schemas und Clustering - Anwendung dimensionaler Modellierungstechniken |
| Thema 9: Überwachung, Protokollierung und Fehlerbehebung | ~8% | - Nutzung von Spark UI, Query Profiler und Systemtabellen - Diagnose häufiger Pipeline- und Job-Fehler |
Databricks Certified Data Engineer Professional Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen
1. The Databricks CLI is use to trigger a run of an existing job by passing the job_id parameter. The response that the job run request has been submitted successfully includes a filed run_id.
Which statement describes what the number alongside this field represents?
A) The globally unique ID of the newly triggered run.
B) The number of times the job definition has been run in the workspace.
C) The total number of jobs that have been run in the workspace.
D) The job_id and number of times the job has been are concatenated and returned.
E) The job_id is returned in this field.
2. A data engineer is reviewing the PySpark code to copy a part of the production dataset to the sandbox environment, and needs to be sure that no PII(Personally Identifiable Information) data is being copied. After checking the sales table, the data engineer notices that it has user emails as the only PII data included as well as being the only column to identify the user.
from pyspark.sql import functions as F
Which anonymised code should be used to achieve the required outcome?
A) df.withColumn ("user_email", F.sha2 ("user_email"))
B) df.withColumn ("user_email", F.regexp_replace ("user_eamail", "@*", "@anonymized.com"))
C) df.withColumn ("hashed_email", sha2 ("user_email"))
D) df.withColumn ("user_emai", F.expr("uuid()"))
3. An organization processes customer data from web and mobile applications. Data includes names, emails, phone numbers, and location history. Data arrives both as batch files (from SFTP daily) and streaming JSON events (from Kafka in real-time).
To comply with data privacy policies, the following requirements must be met:
- Personally Identifiable Information (PII) such as email, phone
number, and IP address must be masked or anonymized before storage.
- Both batch and streaming pipelines must apply consistent PII
handling.
- Masking logic must be auditable and reproducible.
- The masked data must remain usable for downstream analytics.
How should the data engineer design a compliant data pipeline on Databricks that supports both batch and streaming modes, applies data masking to PII, and maintains traceability for audits?
A) Ingest both batch and streaming data using Lakeflow Declarative Pipelines, and apply masking via Unity Catalog column masks at read time to avoid modifying the data during ingestion.
B) Load batch data with notebooks and ingest streaming data with SQL Warehouses; use Unity Catalog column masks on Silver tables to redact fields after storage.
C) Use Lakeflow Declarative Pipelines for batch and streaming ingestion, define a PII masking function, and apply it during Bronze ingestion before writing to Delta Lake.
D) Allow PII to be stored unmasked in Bronze for lineage tracking, then apply masking logic in Gold tables used for reporting.
4. A data engineer wants to automate job monitoring and recovery in Databricks using the Jobs API.
They need to list all jobs, identify a failed job, and rerun it. Which sequence of API actions should the data engineer perform?
A) Use the jobs/get endpoint to retrieve job details, then use jobs/update to rerun failed jobs.
B) Use the jobs/list endpoint to list jobs, check job run statuses with jobs/runs/list, and rerun a failed job using jobs/run-now.
C) Use the jobs/cancel endpoint to remove failed jobs, then recreate them with jobs/create and run the new ones.
D) Use the jobs/list endpoint to list jobs, then use the jobs/create endpoint to create a new job, and run the new job using jobs/run-now.
5. A senior data engineer is planning large-scale data workflows. The current task is to identify the considerations that form a foundation for creating scalable data models that are essential for effective management of large datasets. The data engineering team has identified the core capabilities as part of a scalable data model to build a modern data platform and provided their reasoning for considering Delta Lake for review. The senior data engineer is responsible for identifying the recommendations that are not valid. Which key features can be ignored while evaluating Delta Lake?
A) Delta Lake optimizes metadata handling, efficiently managing billions of files and facilitating scalability to petabyte-scale datasets.
B) Delta Lake works with various data formats (e.g., Parquet, JSON, CSV) and integrates well with Spark and Databricks tools.
C) Delta Lake provides limited support for monitoring and troubleshooting data pipelines, so relevant partner tools have to be identified and set up for enhanced operational efficiency.
D) Delta Lake's capability to process data in both batch and streaming modes seamlessly, providing flexibility in data ingestion and processing.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: A | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: C | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: C |
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