Guida all'esame Databricks Certified Data Engineer Associate

La certificazione **Databricks Data Engineer Associate** convalida la tua capacità di utilizzare la piattaforma Databricks per eseguire attività di ingegneria dei dati di base. Copre l'architettura Lakehouse, ETL con Spark SQL e Python e la gestione delle pipeline Delta Live Tables.

Qual è lo scopo principale di Delta Lake in Databricks?

Risposta : Garantire l'affidabilità, la sicurezza e le prestazioni dei data lake.

Delta Lake è un livello di storage che aggiunge transazioni ACID (Atomicità, Consistenza, Isolamento, Durabilità) ai data lake. Questo garantisce che le operazioni sui dati siano affidabili e coerenti, anche in presenza di scritture concorrenti o fallimenti. Migliora anche le prestazioni attraverso funzionalità come la gestione dei metadati e l'ottimizzazione dei file.

Quale componente di Databricks è utilizzato per eseguire codice interattivo e creare visualizzazioni?

Risposta : Databricks Notebooks

I Databricks Notebooks sono un ambiente di lavoro collaborativo basato sul web che consente agli ingegneri dei dati, agli analisti e ai data scientist di scrivere ed eseguire codice in modo interattivo. Supportano diversi linguaggi e permettono l'integrazione di testo, codice e visualizzazioni, rendendoli ideali per l'esplorazione dei dati e lo sviluppo.

In Databricks, quale meccanismo viene utilizzato per gestire in modo dichiarativo la creazione e la gestione delle pipeline ETL/ELT, garantendo la qualità dei dati e la gestione delle dipendenze?

Risposta : Delta Live Tables (DLT)

Delta Live Tables (DLT) è un framework che semplifica la creazione di pipeline di dati affidabili e manutenibili. Permette di definire le trasformazioni dei dati in modo dichiarativo, gestendo automaticamente la gestione delle dipendenze, la qualità dei dati tramite constraint e la logica di streaming/batch, il tutto su Delta Lake.

Cosa sono i 'medaglioni' (medallions) nel contesto dell'architettura dei dati su Databricks?

Risposta : Un modello di architettura dati che organizza i dati in livelli (bronze, silver, gold) per migliorare qualità e governance.

L'architettura Medallion è un modello di progettazione di dati che organizza i dati in più livelli (tipicamente Bronze, Silver e Gold) all'interno di un data lake. Ogni livello rappresenta un grado crescente di qualità, trasformazione e valore dei dati, facilitando la gestione, l'analisi e la governance dei dati.

Quale servizio di Databricks è progettato per la governance centralizzata dei dati, la sicurezza e la scoperta dei dati su più workspace?

Risposta : Unity Catalog

Unity Catalog è il sistema di governance dei dati unificato di Databricks. Permette di gestire centralmente i dati, gli asset di machine learning e i controlli di accesso in tutti i workspace Databricks. Offre funzionalità come la scoperta dei dati, la linage dei dati e l'auditing.

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