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Die Datenbank-zertifizierte Data-Engineer-Associate-Prüfung ist eine Lieferantenneutral-Zertifizierung, was bedeutet, dass sie nicht an eine bestimmte Technologie oder Plattform gebunden ist. Dies macht es zu einer sehr vielseitigen Qualifikation, die auf eine Reihe verschiedener Rollen und Branchen angewendet werden kann. Es wird auch weltweit anerkannt und macht es zu einem wertvollen Vorteil für Dateningenieure, die in verschiedenen Ländern oder Regionen arbeiten möchten.

Das GAQM Databricks-zertifizierte Data-Engineer-Associate (Databricks Certified Data Engineer Associate) ist eine herausfordernde und belohnende Zertifizierungsprüfung, mit der Dateningenieure ihre Fähigkeiten und Kenntnisse bei der Arbeit mit Datenbanks validieren können. Die Zertifizierung wird von führenden Organisationen anerkannt und kann Dateningenieuren helfen, ihre Karriere voranzutreiben. Wenn Sie ein Dateningenieur sind, der daran interessiert ist, mit Datenbanken zu arbeiten, ist diese Zertifizierungsprüfung auf jeden Fall eine Überlegung wert.

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Databricks Certified Data Engineer Associate Exam Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate Prüfungsfragen mit Lösungen (Q22-Q27):

22. Frage
A data organization leader is upset about the data analysis team's reports being different from the data engineering team's reports. The leader believes the siloed nature of their organization's data engineering and data analysis architectures is to blame.
Which of the following describes how a data lakehouse could alleviate this issue?

A. Both teams would respond more quickly to ad-hoc requests
B. Both teams would autoscale their work as data size evolves
C. Both teams would be able to collaborate on projects in real-time
D. Both teams would use the same source of truth for their work
E. Both teams would reorganize to report to the same department

Antwort: D

Begründung:
A data lakehouse is a data management architecture that combines the flexibility, cost-efficiency, and scale of data lakes with the data management and ACID transactions of data warehouses, enabling business intelligence (BI) and machine learning (ML) on all data12. By using a data lakehouse, both the data analysis and data engineering teams can access the same data sources and formats, ensuring data consistency and quality across their reports. A data lakehouse also supports schema enforcement and evolution, data validation, and time travel to old table versions, which can help resolve data conflicts and errors1. Reference: 1: What is a Data Lakehouse? - Databricks 2: What is a data lakehouse? | IBM

23. Frage
A data engineer has been given a new record of data:
id STRING = 'a1'
rank INTEGER = 6
rating FLOAT = 9.4
Which of the following SQL commands can be used to append the new record to an existing Delta table my_table?

A. INSERT INTO my_table VALUES ('a1', 6, 9.4)
B. UPDATE VALUES ('a1', 6, 9.4) my_table
C. INSERT VALUES ( 'a1' , 6, 9.4) INTO my_table
D. my_table UNION VALUES ('a1', 6, 9.4)
E. UPDATE my_table VALUES ('a1', 6, 9.4)

Antwort: A

Begründung:
To append a new record to an existing Delta table, you can use the INSERT INTO statement with the VALUES clause. This statement will insert one or more rows into the table with the specified values.
Option A is the only code block that follows this syntax correctly. Option B is incorrect, as it uses the UNION operator, which will return a new table that is the union of two tables, not append to an existing table. Option C is incorrect, as it uses the INSERT VALUES statement, which is not a valid SQL syntax.
Option D is incorrect, as it uses the UPDATE statement, which will modify existing rows in the table, not append new rows. Option E is incorrect, as it uses the UPDATE VALUES statement, which is also not a valid SQL syntax. References: Insert data into a table using SQL | Databricks on AWS, Insert data into a table using SQL - Azure Databricks, Delta Lake Quickstart - Azure Databricks

24. Frage
A data analysis team has noticed that their Databricks SQL queries are running too slowly when connected to their always-on SQL endpoint. They claim that this issue is present when many members of the team are running small queries simultaneously. They ask the data engineering team for help. The data engineering team notices that each of the team's queries uses the same SQL endpoint.
Which of the following approaches can the data engineering team use to improve the latency of the team's queries?

A. They can increase the cluster size of the SQL endpoint.
B. They can increase the maximum bound of the SQL endpoint's scaling range.
C. They can turn on the Auto Stop feature for the SQL endpoint.
D. They can turn on the Serverless feature for the SQL endpoint.
E. They can turn on the Serverless feature for the SQL endpoint and change the Spot Instance Policy to
"Reliability Optimized."

Antwort: B

25. Frage
A data engineer has developed a data pipeline to ingest data from a JSON source using Auto Loader, but the engineer has not provided any type inference or schema hints in their pipeline. Upon reviewing the data, the data engineer has noticed that all of the columns in the target table are of the string type despite some of the fields only including float or boolean values.
Which of the following describes why Auto Loader inferred all of the columns to be of the string type?

A. JSON data is a text-based format
B. Auto Loader cannot infer the schema of ingested data
C. There was a type mismatch between the specific schema and the inferred schema
D. Auto Loader only works with string data
E. All of the fields had at least one null value

Antwort: A

Begründung:
Explanation
JSON data is a text-based format that uses strings to represent all values. When Auto Loader infers the schema of JSON data, it assumes that all values are strings. This is because Auto Loader cannot determine the type of a value based on its string representation. https://docs.databricks.com/en/ingestion/auto-loader/schema.html Forexample, the following JSON string represents a value that is logically a boolean: JSON "true" Use code with caution. Learn more However, Auto Loader would infer that the type of this value is string. This is because Auto Loader cannot determine that the value is a boolean based on its string representation. In order to get Auto Loader to infer the correct types for columns, the data engineer can provide type inference or schema hints. Type inference hints can be used to specify the types of specific columns. Schema hints can be used to provide the entire schema of the data. Therefore, the correct answer is B. JSON data is a text-based format.

26. Frage
A data analyst has created a Delta table sales that is used by the entire data analysis team. They want help from the data engineering team to implement a series of tests to ensure the data is clean. However, the data engineering team uses Python for its tests rather than SQL.
Which of the following commands could the data engineering team use to access sales in PySpark?

A. spark.sql("sales")
B. spark.delta.table("sales")
C. spark.table("sales")
D. SELECT * FROM sales
E. There is no way to share data between PySpark and SQL.

Antwort: C

27. Frage
......

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