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Databricks Certified Data Engineer Associate Exam 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 (Q95-Q100):

質問 # 95
Which of the following describes a scenario in which a data team will want to utilize cluster pools?

A. An automated report needs to be version-controlled across multiple collaborators.
B. An automated report needs to be refreshed as quickly as possible.
C. An automated report needs to be tested to identify errors.
D. An automated report needs to be runnable by all stakeholders.
E. An automated report needs to be made reproducible.

正解：D

質問 # 96
A data engineer has configured a Structured Streaming job to read from a table, manipulate the data, and then perform a streaming write into a new table.

The code block used by the data engineer is below:
Which line of code should the data engineer use to fill in the blank if the data engineer only wants the query to execute a micro-batch to process data every 5 seconds?

A. trigger(continuous="5 seconds")
B. trigger(processingTime="5 seconds")
C. trigger(once="5 seconds")
D. trigger("5 seconds")

正解：B

質問 # 97
Which of the following benefits of using the Databricks Lakehouse Platform is provided by Delta Lake?

A. The ability to manipulate the same data using a variety of languages
B. The ability to collaborate in real time on a single notebook
C. The ability to support batch and streaming workloads
D. The ability to distribute complex data operations
E. The ability to set up alerts for query failures

正解：C

質問 # 98
A data engineer needs to create a table in Databricks using data from a CSV file at location /path/to/csv.
They run the following command:

Which of the following lines of code fills in the above blank to successfully complete the task?

A. FROM CSV
B. USING CSV
C. FROM "path/to/csv"
D. USING DELTA
E. None of these lines of code are needed to successfully complete the task

正解：B

質問 # 99
A data engineer has realized that the data files associated with a Delta table are incredibly small. They want to compact the small files to form larger files to improve performance.
Which of the following keywords can be used to compact the small files?

A. COMPACTION
B. OPTIMIZE
C. VACUUM
D. REDUCE
E. REPARTITION

正解：B

解説：
The keyword that can be used to compact the small files associated with a Delta table is OPTIMIZE. The OPTIMIZE command performs file compaction on a Delta table by rewriting a set of small files into a set of larger files1. This can improve the performance of queries that scan the table by reducing the number of files that need to be read and the amount of metadata that needs to be processed1. The OPTIMIZE command can also optionally sort the data within each file by a given set of columns, which can further improve the query performance by enabling data skipping and predicate pushdown1. The OPTIMIZE command can be applied to the whole table or to a specific partition of the table1.
The other keywords are not suitable for compacting the small files associated with a Delta table. REDUCE is a keyword used in the SQL syntax for aggregating data using a user-defined function2. COMPACTION is not a valid keyword in SQL or Python. REPARTITION is a keyword used in the Python syntax for changing the number of partitions of a DataFrame or an RDD3. VACUUM is a keyword used to remove files that are no longer referenced by a Delta table and are older than a retention threshold4.
References:
* 1: OPTIMIZE | Databricks on AWS
* 2: REDUCE | Databricks on AWS
* 3: repartition | Databricks on AWS
* 4: VACUUM | Databricks on AWS

質問 # 100
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