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lulatiwa

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최신 Databricks Certification Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 무료샘플문제 (Q39-Q44):

질문 # 39
Which of the following technique can be used to implement fine-grained access control to rows and columns of the Delta table based on the user's access?

A. Dynamic Access control lists with Unity Catalog
B. Use Unity catalog to grant access to rows and columns
C. Row and column access control lists
D. Use dynamic view functions
E. Data access control lists

정답：D

설명：
Explanation
The answer is, Use dynamic view functions.
Here is an example that limits access to rows based on the user being part managers group, in the below view if a user is not a part of the manager's group you can only see rows where the total amount is <= 1000000 Dynamic view function to filter rows
1.CREATE VIEW sales_redacted AS
2.SELECT user_id, country, product, total
3.FROM sales_raw
4.WHERE CASE WHEN is_member('managers') THEN TRUE ELSE total <= 1000000 END; Dynamic view function to hide a column data based on user's access,
1.CREATE VIEW sales_redacted AS
2.SELECT user_id,
3. CASE WHEN is_member('auditors') THEN email ELSE 'REDACTED' END AS email,
4. country,
5. product,
6. total
7.FROM sales_raw
Please review below for more details
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/security/access-control/table-acls/object-privileges#dynamic-v

질문 # 40
You have configured AUTO LOADER to process incoming IOT data from cloud object storage every 15 mins, recently a change was made to the notebook code to update the processing logic but the team later realized that the notebook was failing for the last 24 hours, what steps team needs to take to reprocess the data that was not loaded after the notebook was corrected?

A. Delete the checkpoint folder and run the autoloader again
B. Move the files that were not processed to another location and manually copy the files into the ingestion path to reprocess them
C. Manually re-load the data
D. Enable back_fill = TRUE to reprocess the data
E. Autoloader automatically re-processes data that was not loaded

정답：E

설명：
Explanation
The answer is,
Autoloader automatically re-processes data that was not loaded using the checkpoint.

질문 # 41
You are tasked to set up a set notebook as a job for six departments and each department can run the task parallelly, the notebook takes an input parameter dept number to process the data by department, how do you go about to setup this up in job?

A. A task in the job cannot take an input parameter, create six notebooks with hardcoded dept number and setup six tasks with linear dependency in the job
B. Use a single notebook as task in the job and use dbutils.notebook.run to run each note-book with parameter in a different cell
C. A task accepts key-value pair parameters, creates six tasks pass department number as parameter foreach task with no dependency in the job as they can all run in parallel.
(Correct)
D. A parameter can only be passed at the job level, create six jobs pass department number to each job with linear job dependency
E. A parameter can only be passed at the job level, create six jobs pass department number to each job with no job dependency

정답：C

설명：
Explanation
Here is how you setup
Create a single job and six tasks with the same notebook and assign a different parameter for each task , Graphical user interface, text, application, email Description automatically generated

All tasks are added in a single job and can run parallel either using single shared cluster or with individual clusters.
Graphical user interface, application, Teams Description automatically generated

질문 # 42
Which of the following SQL command can be used to insert or update or delete rows based on a condition to check if a row(s) exists?

A. MERGE INTO table_name
B. COPY INTO table_name
C. UPDATE table_name
D. INSERT INTO OVERWRITE table_name
E. INSERT IF EXISTS table_name

정답：A

설명：
Explanation
here is the additional documentation for your review.
https://docs.databricks.com/spark/latest/spark-sql/language-manual/delta-merge-into.html
1.MERGE INTO target_table_name [target_alias]
2. USING source_table_reference [source_alias]
3. ON merge_condition
4. [ WHEN MATCHED [ AND condition ] THEN matched_action ] [...]
5. [ WHEN NOT MATCHED [ AND condition ] THEN not_matched_action ] [...]
6.
7.matched_action
8. { DELETE |
9. UPDATE SET * |
10. UPDATE SET { column1 = value1 } [, ...] }
11.
12.not_matched_action
13. { INSERT * |
14. INSERT (column1 [, ...] ) VALUES (value1 [, ...])

질문 # 43
Below table temp_data has one column called raw contains JSON data that records temperature for every four hours in the day for the city of Chicago, you are asked to calculate the maximum temperature that was ever recorded for 12:00 PM hour across all the days. Parse the JSON data and use the necessary array function to calculate the max temp.
Table: temp_date
Column: raw
Datatype: string

Expected output: 58

A. 1.select array_max(raw.chicago[*].temp[3]) from temp_data
B. 1.select array_max(from_json(raw['chicago'].temp[3],'array<int>')) from temp_data
C. 1.select max(from_json(raw:chicago[3].temp[3],'array<int>')) from temp_data
D. 1.select array_max(from_json(raw:chicago[*].temp[3],'array<int>')) from temp_data
E. 1.select max(raw.chicago.temp[3]) from temp_data

정답：D

설명：
Explanation
Note: This is a difficult question, more likely you may see easier questions similar to this but the more you are prepared for the exam easier it is to pass the exam.
Use this below link to look for more examples, this will definitely help you,
https://docs.databricks.com/optimizations/semi-structured.html
Here is the solution, step by step
Text Description automatically generated

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If you want to try this solution use below DDL,
1.create or replace table temp_data
2. as select ' {
3. "chicago":[
4.{"date":"01-01-2021",
5."temp":[25,28,45,56,39,25]
6.},
7.{"date":"01-02-2021",
8."temp":[25,28,49,54,38,25]
9.},
10.{"date":"01-03-2021",
11."temp":[25,28,49,58,38,25]
12. }]
13. }
14. ' as raw
15.
16.select array_max(from_json(raw:chicago[*].temp[3],'array<int>')) from temp_data
17.

질문 # 44
......

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