시험 이름: Implementing Data Engineering Solutions Using Azure Databricks
인증사: Microsoft
인증시험: Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate
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Microsoft DP-750 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 주제 1: 데이터 준비 및 처리 | 30–35% | - 데이터 수집 및 변환
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| 주제 2: 데이터 파이프라인 및 워크로드 배포 및 유지 관리 | 30–35% | - 파이프라인 구축 및 오케스트레이션
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| 주제 3: Unity Catalog 객체에 대한 보안 및 거버넌스 적용 | 15–20% | - 데이터 공유 및 권한 관리
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| 주제 4: Azure Databricks 환경 설정 및 구성 | 15–20% | - Azure 서비스와의 통합
|
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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.
정답:
Explanation:
The solution requires spark.readStream with format( ' cloudFiles ' ) for Auto Loader, paired with .writeStream using mergeSchema=true and a checkpointLocation.
Auto Loader ' s cloudFiles source incrementally processes new JSON files without rescanning the entire directory. The mergeSchema option handles schema drift - when sensors add new fields, the target Delta table schema expands automatically instead of throwing a parse error. This directly addresses Contoso ' s requirement to ' support schema drift. ' The checkpointLocation is what gives the pipeline its resilience. Databricks writes the stream ' s committed offset and schema state to that path. If the cluster restarts, the engine reads the checkpoint and picks up exactly where it left off - no events are reprocessed, satisfying ' exactly-once semantics ' and ' resume processing after failures without reprocessing the data. ' Without a checkpoint, the stream would restart from the beginning on every cluster bounce, which is precisely the problem Contoso is trying to eliminate.
Reference: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/ingestion/auto-loader/schema
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.
정답: B 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
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.
정답: D 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
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 " })
정답: C 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
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.
정답:
Explanation:
* groupBy
* pivot
The groupBy( " Region " ) operation establishes one aggregation group for each geographical region in the DataFrame. The subsequent pivot( " Product " ) operation converts every distinct Product value into a separate output column. Finally, agg(F.sum( " Sales " )) calculates the total sales for every product within each region. The resulting DataFrame contains one row per region and one column for each product, with the corresponding aggregated sales value. cogroup combines grouped datasets and is not used for creating a conventional pivot table. coalesce controls the number of DataFrame partitions or replaces null values, depending on its context. The sum function is already provided inside the aggregation expression and therefore is not required in either blank.
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나루토
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느낌있는 자료
Microsoft DP-750 시험 무난하게 패스했습니다. 감사합니다. 그럼 바빠서 이만 ~
샤방샤방
오늘 DP-750시험보고 후기 남깁니다. 괜찮은 점수로 PASS했구요. 덤프공부가 좀 재미없죠. ㅋㅋ
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좋은 방법인것 같아 적어봅니다.
비단향꽃무
Fast2test덕분에 시험 패스하고 후기 올려봅니다.
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DP-700시험도 합격하여 후기 올렸으면 하는 바램입니다.
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시험불합격하면 덤프비용환불이 가능하다고 하여 밑져야 본전이라고 구매결정 내렸어요.
어차피 DP-750시험은 봐야 하는것이고 덤프가 있는게 없는것 보단 좋은거니까.
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Fast2test덤프적중율이 상당히 높은 편입니다.
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제가 기억하기로는 3문제정도 DP-750덤프에 없던 문제가 나온거 같은데
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자격증취득을 위한 덤프공부라지만 뭔가 남은것 같은 느낌이어서 뿌듯하네요.^^
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IT 국제자격증 취득은 정말 생각보다 쉬운것 같습니다.Microsoft자격증을 준비하다
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땡큐입니당
많이 긴장했었는데 Fast2test에서 보내주신 덤프가 Microsoft DP-750시험문제를
완벽하게 담고 있어서 가볍게 합격할수 있는 시험이 되어버렸어요.
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관련시험
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