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Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題:
1. A data engineer needs to implement column masking for a sensitive column in a Unity Catalog- managed table. The masking logic must dynamically check if users belong to specific groups defined in a separate table (group_access) that maps groups to allowed departments. Which approach should the engineer use to efficiently enforce this requirement?
A) Create a view without selecting the sensitive column.
B) Use a row filter to restrict access based on the user's group.
C) Create a UDF that hardcodes allowed groups and apply it as a column mask.
D) Apply a column mask that references the group_access mapping table in its UDF.
2. Which statement describes integration testing?
A) Validates an application use case
B) Validates behavior of individual elements of your application
C) Validates interactions between subsystems of your application
D) Requires manual intervention
E) Requires an automated testing framework
3. A data engineer deploys a multi-task Databricks job that orchestrates three notebooks. One task intermittently fails with Exit Code 1 but succeeds on retry. The engineer needs to collect detailed logs for the failing attempts, including stdout/stderr and cluster lifecycle context, and share them with the platform team. What steps the data engineer needs to follow using built-in tools?
A) From the job run details page, export the job's logs or configure log delivery; then retrieve the compute driver logs and event logs from the compute details page to correlate stdout/stderr with cluster events.
B) Download worker logs directly from the Spark UI and ignore driver logs, as worker logs contain stdout/stderr for all tasks and cluster events.
C) Export the notebook run results to HTML; this bundle includes complete stdout, stderr, and cluster event history across all tasks.
D) Use the notebook interactive debugger to re-run the entire multi-task job, and capture step- through traces for the failing task.
4. A transactions table has been liquid clustered on the columns product_id, user_id, and event_date. Which operation lacks support for cluster on write?
A) spark.writestream.format('delta').mode('append')
B) spark.write.format('delta').mode('append')
C) CTAS and RTAS statements
D) INSERT INTO operations
5. The business reporting tem requires that data for their dashboards be updated every hour. The total processing time for the pipeline that extracts transforms and load the data for their pipeline runs in 10 minutes.
Assuming normal operating conditions, which configuration will meet their service-level agreement requirements with the lowest cost?
A) Schedule a job to execute the pipeline once an hour on a new job cluster.
B) Schedule a Structured Streaming job with a trigger interval of 60 minutes.
C) Configure a job that executes every time new data lands in a given directory.
D) Schedule a job to execute the pipeline once an hour on a dedicated interactive cluster.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： C | 質問 # 3 正解： A | 質問 # 4 正解： A | 質問 # 5 正解： A |
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