Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional関連資格知識 & Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版参考書

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Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版参考書 & Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional認定試験

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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題 (Q104-Q109):

質問 # 104
A data engineer is setting up a pipeline to ingest data from a message bus system that occasionally delivers duplicate messages. The duplicate messages can be a week apart. The target is a Databricks Delta Lake table where each record should appear exactly once. Which Databricks ingestion pattern should be implemented to handle potential duplicates where events can arrive outside of the configured watermark?

正解：D

解説：
Using MERGE INTO with a unique key enforces idempotent writes at the Delta Lake table level.
This approach reliably handles duplicates even when events arrive far outside any streaming watermark, ensuring that each logical record is written exactly once regardless of arrival time.


質問 # 105
The view updates represents an incremental batch of all newly ingested data to be inserted or updated in the customers table.
The following logic is used to process these records.

Which statement describes this implementation?

正解：B


質問 # 106
Which Python variable contains a list of directories to be searched when trying to locate required modules?

正解：C

解説：
sys. path is a built-in variable within the sys module. It contains a list of directories that the interpreter will search in for the required module.


質問 # 107
A healthcare analytics team is implementing a dimensional model in Delta Lake for patient care analysis. They have a date dimension table and are evaluating design options to ensure it supports a wide range of time-based analyses. Which design approach for the date dimension will support efficient time-based querying and aggregation?

正解：A

解説：
Pre-calculating commonly used time attributes in the date dimension enables efficient filtering, grouping, and aggregation without requiring repeated computations at query time. This design supports a wide range of time-based analyses and improves query performance and usability in dimensional models.


質問 # 108
The DevOps team has configured a production workload as a collection of notebooks scheduled to run daily using the Jobs UI. A new data engineering hire is onboarding to the team and has requested access to one of these notebooks to review the production logic.
What are the maximum notebook permissions that can be granted to the user without allowing accidental changes to production code or data?

正解：D


質問 # 109
......

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