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Zuletzt aktualisiert am 26.July 2026

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Datenqualität und Governance12%- Datenqualität
- Governance
- Datenherkunft
Databricks Lakehouse Platform24%- Datenverwaltung
- Lakehouse Architecture
- Delta Lake
- Unity Catalog
Überwachung und Fehlerbehebung16%- Leistungsoptimierung
- Fehlerbehebung
- Überwachung
Datenmodellierung und Speicherung20%- Speicheroptimierung
- Datenmodellierung
- Dateiformate
Datenverarbeitung28%- ETL Pipelines
- Spark SQL
- Structured Streaming
- Datentransformation

Databricks Certified Data Engineer Professional Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen

1. A Structured Streaming job deployed to production has been experiencing delays during peak hours of the day. At present, during normal execution, each microbatch of data is processed in less than 3 seconds. During peak hours of the day, execution time for each microbatch becomes very inconsistent, sometimes exceeding 30 seconds. The streaming write is currently configured with a trigger interval of 10 seconds.
Holding all other variables constant and assuming records need to be processed in less than 10 seconds, which adjustment will meet the requirement?

A) Use the trigger once option and configure a Databricks job to execute the query every 10 seconds; this ensures all backlogged records are processed with each batch.
B) Decrease the trigger interval to 5 seconds; triggering batches more frequently may prevent records from backing up and large batches from causing spill.
C) The trigger interval cannot be modified without modifying the checkpoint directory; to maintain the current stream state, increase the number of shuffle partitions to maximize parallelism.
D) Increase the trigger interval to 30 seconds; setting the trigger interval near the maximum execution time observed for each batch is always best practice to ensure no records are dropped.
E) Decrease the trigger interval to 5 seconds; triggering batches more frequently allows idle executors to begin processing the next batch while longer running tasks from previous batches finish.


2. The data governance team has instituted a requirement that the "user" table containing Personal Identifiable Information (PII) must have the appropriate masking on the SSN column. This means that anyone outside of the HRAdminGroup should see masked social security numbers as ***-**-
****.
The team created a masking function:

What does the data governance team need to do next to achieve this goal?

A) CREATE TABLE users
(name STRING, ssn STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn SET MASK ssn_mask;
B) CREATE TABLE users
(name STRING, ssn INT MASKED ssn_mask);
C) CREATE TABLE users
(name STRING);
ALTER TABLE users CREATE COLUMN ssn CREATE MASK ssn_mask;
D) CREATE TABLE users
(name STRING, int STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn CREATE MASK if is_member('HRAdminGroup');


3. Where in the Spark UI can one diagnose a performance problem induced by not leveraging predicate push-down?

A) In the Executor's log file, by gripping for "predicate push-down"
B) In the Delta Lake transaction log. by noting the column statistics
C) In the Query Detail screen, by interpreting the Physical Plan
D) In the Storage Detail screen, by noting which RDDs are not stored on disk
E) In the Stage's Detail screen, in the Completed Stages table, by noting the size of data read from the Input column


4. A data architect has designed a system in which two Structured Streaming jobs will concurrently write to a single bronze Delta table. Each job is subscribing to a different topic from an Apache Kafka source, but they will write data with the same schema. To keep the directory structure simple, a data engineer has decided to nest a checkpoint directory to be shared by both streams.
The proposed directory structure is displayed below:

Which statement describes whether this checkpoint directory structure is valid for the given scenario and why?

A) Yes; both of the streams can share a single checkpoint directory.
B) No; Delta Lake manages streaming checkpoints in the transaction log.
C) Yes; Delta Lake supports infinite concurrent writers.
D) No; each of the streams needs to have its own checkpoint directory.
E) No; only one stream can write to a Delta Lake table.


5. The data engineering team has configured a job to process customer requests to be forgotten (have their data deleted). All user data that needs to be deleted is stored in Delta Lake tables using default table settings.
The team has decided to process all deletions from the previous week as a batch job at 1am each Sunday. The total duration of this job is less than one hour. Every Monday at 3am, a batch job executes a series of VACUUM commands on all Delta Lake tables throughout the organization.
The compliance officer has recently learned about Delta Lake's time travel functionality. They are concerned that this might allow continued access to deleted data.
Assuming all delete logic is correctly implemented, which statement correctly addresses this concern?

A) Because the vacuum command permanently deletes all files containing deleted records, deleted records may be accessible with time travel for around 24 hours.
B) Because Delta Lake time travel provides full access to the entire history of a table, deleted records can always be recreated by users with full admin privileges.
C) Because the default data retention threshold is 7 days, data files containing deleted records will be retained until the vacuum job is run 8 days later.
D) Because the default data retention threshold is 24 hours, data files containing deleted records will be retained until the vacuum job is run the following day.
E) Because Delta Lake's delete statements have ACID guarantees, deleted records will be permanently purged from all storage systems as soon as a delete job completes.


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: B
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3. Frage
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Antwort: D
5. Frage
Antwort: C

973 KundenrezensionenNeueste Kommentare

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