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1. You need to complete the PySpark code for the Spark Structured Streaming pipelines. The solution must meet the data ingestion and processing requirements.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

2. You have an Azure Databricks workspace named Workspace1 that contains a cluster named Cluster1.
You need to enable a user named User1 to install a Maven package on all the nodes of Cluster1. The solution must follow the principle of least privilege.
What should you do?

A) Assign User1 the workspace admins role for Workspace1.
B) Grant User1 the CAN MANAGE permission for Cluster1.
C) Grant User1 the CAN RESTART permission for Cluster1.
D) Assign User1 the Contributor role for the resource group that contains Workspace1.

3. You have an Azure Databricks workspace named Workspace1. You create a compute cluster named Cluser1 that will be used to ingest data.
You need to install the required libraries on Cluster 1. The solution must use Unity Catalog for access control.
What should you do?

A) Upload the libraries to Workspace1 and install the libraries on Cluster1.
B) Create a custom dependency management script and run the script from a Databricks notebook.
C) Install the libraries on Cluster1 and manually restart the cluster.
D) Install the libraries by using pip3.

4. You have an Azure Databricks workspace that is enabled for Unity Catalog.
You have a Lakeflow Spark Declarative Pipelines (SDP) pipeline that writes numerical data to a table named Table1 by using a data quality validation rule named rule1.
You need to modify rule1 to meet the following requirements:
Ensure that amount is always greater than 0.
Prevent an update to Table1 from being committed when data that violates rule1 is detected.
Which statement should you execute?

A) @dlt.expect_or_drop( " rule1 " , " amount > 0 " )
B) @dlt.expect( " rule1 " , " amount > 0 " )
C) @dlt.expect_or_fail( " rule1 " , " amount > 0 " )
D) @dlt.expect_all_or_drop({ " rule1 " : " amount > 0 " })

5. You have an Apache Spark DataFrame named salesDF that contains the following columns:
* Product
* Region
* Sales
* Date
You need to create a pivot table that shows the total sales by product for each region.
How should you complete the PySpark code segment? To answer, drag the appropriate values to the correct targets. Each value may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

질문과 대답: