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Databricks Certified Data Analyst Associate Exam 認定 Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 試験問題 (Q12-Q17):

質問 # 12
What does Partner Connect do when connecting Power Bl and Tableau?

A. Creates a Personal Access Token for authentication into Databricks SQL and emails it to you.
B. Downloads and installs an ODBC driver.
C. Creates a Personal Access Token. downloads and installs an ODBC driver, and downloads a configuration file for connection by Power Bl or Tableau to a SQL Warehouse (formerly known as a SQL Endpoint).
D. Downloads a configuration file for connection by Power Bl or Tableau to a SQL Warehouse (formerly known as a SQL Endpoint).

正解：C

解説：
When connecting Power BI and Tableau through Databricks Partner Connect, the system automates several steps to streamline the integration process:
Personal Access Token Creation: Partner Connect generates a Databricks personal access token, which is essential for authenticating and establishing a secure connection between Databricks and the BI tools.
ODBC Driver Installation: The appropriate ODBC driver is downloaded and installed. This driver facilitates communication between the BI tools and Databricks, ensuring compatibility and optimal performance.
Configuration File Download: A configuration file tailored for the selected BI tool (Power BI or Tableau) is provided. This file contains the necessary connection details, simplifying the setup process within the BI tool.
By automating these steps, Partner Connect ensures a seamless and efficient integration, reducing manual configuration efforts and potential errors.

質問 # 13
Which of the following layers of the medallion architecture is most commonly used by data analysts?

A. None of these layers are used by data analysts
B. Gold
C. Silver
D. Bronze
E. All of these layers are used equally by data analysts

正解：B

解説：
The gold layer of the medallion architecture contains data that is highly refined and aggregated, and powers analytics, machine learning, and production applications. Data analysts typically use the gold layer to access data that has been transformed into knowledge, rather than just information. The gold layer represents the final stage of data quality and optimization in the lakehouse. Reference: What is the medallion lakehouse architecture?

質問 # 14
The stakeholders.customers table has 15 columns and 3,000 rows of dat
a. The following command is run:

After running SELECT * FROM stakeholders.eur_customers, 15 rows are returned. After the command executes completely, the user logs out of Databricks.
After logging back in two days later, what is the status of the stakeholders.eur_customers view?

A. The view remains available and SELECT * FROM stakeholders.eur_customers will execute correctly.
B. The view remains available but attempting to SELECT from it results in an empty result set because data in views are automatically deleted after logging out.
C. The view has been dropped.
D. The view is not available in the metastore, but the underlying data can be accessed with SELECT * FROM delta. `stakeholders.eur_customers`.
E. The view has been converted into a table.

正解：A

解説：
In Databricks, a view is a saved SQL query definition that references existing tables or other views. Once created, a view remains persisted in the metastore (such as Unity Catalog or Hive Metastore) until it is explicitly dropped.
Key points:
Views do not store data themselves but reference data from underlying tables.
Logging out or being inactive does not delete or alter views.
Unless a user or admin explicitly drops the view or the underlying data/table is deleted, the view continues to function as expected.
Therefore, after logging back in-even days later-a user can still run SELECT * FROM stakeholders.eur_customers, and it will return the same data (provided the underlying table hasn't changed).

質問 # 15
Which of the following approaches can be used to ingest data directly from cloud-based object storage?

A. It is not possible to directly ingest data from cloud-based object storage
B. Create an external table while specifying the DBFS storage path to FROM
C. Create an external table while specifying the object storage path to FROM
D. Create an external table while specifying the object storage path to LOCATION
E. Create an external table while specifying the DBFS storage path to PATH

正解：D

解説：
External tables are tables that are defined in the Databricks metastore using the information stored in a cloud object storage location. External tables do not manage the data, but provide a schema and a table name to query the data. To create an external table, you can use the CREATE EXTERNAL TABLE statement and specify the object storage path to the LOCATION clause. For example, to create an external table named ext_table on a Parquet file stored in S3, you can use the following statement:
SQL
CREATE EXTERNAL TABLE ext_table (
col1 INT,
col2 STRING
)
STORED AS PARQUET
LOCATION 's3://bucket/path/file.parquet'
AI-generated code. Review and use carefully. More info on FAQ.

質問 # 16
Which of the following benefits of using Databricks SQL is provided by Data Explorer?

A. It can be used to connect to third party Bl cools.
B. It can be used to run UPDATE queries to update any tables in a database.
C. It can be used to produce dashboards that allow data exploration.
D. It can be used to make visualizations that can be shared with stakeholders.
E. It can be used to view metadata and data, as well as view/change permissions.

正解：E

解説：
Data Explorer is a user interface that allows you to discover and manage data, schemas, tables, models, and permissions in Databricks SQL. You can use Data Explorer to view schema details, preview sample data, and see table and model details and properties. Administrators can view and change owners, and admins and data object owners can grant and revoke permissions1. Reference: Discover and manage data using Data Explorer

質問 # 17
......

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