Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
For which situation would you use the Oracle Management Cloud (OMC) Log Analytics on-demand upload capability?
A. to provide monitored data for the IT Analytics service before agent setup
B. to provide a baseline copy of Enterprise Manager data to OMC services
C. to supply application-specific data to the Application Performance Monitoring service before agent setup
D. to provide log data without requiring an agent
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference:
Reference: https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/management-cloud/logcs/uploading-log-data- demand.html

NEW QUESTION: 2
You have a data model that you plan to implement in an Azure SQL data warehouse as shown in the following exhibit.

All the dimension tables will be less than 5 GB after compression, and the fact table will be approximately 6 TB.
Which type of table should you use for each table? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Replicated
Replicated tables are ideal for small star-schema dimension tables, because the fact table is often distributed on a column that is not compatible with the connected dimension tables. If this case applies to your schema, consider changing small dimension tables currently implemented as round-robin to replicated.
Box 2: Replicated
Box 3: Replicated
Box 4: Hash-distributed
For Fact tables use hash-distribution with clustered columnstore index. Performance improves when two hash tables are joined on the same distribution column.
References:
https://azure.microsoft.com/en-us/updates/reduce-data-movement-and-make-your-queries-more-efficient-with-th
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/replicated-tables-now-generally-available-in-azure-sql-data-warehouse/

NEW QUESTION: 3
How does the OData Model handle XSRF tokens?
A. The OData Model fetches the token for each request and sends the token automatically with each request.
B. The OData Model fetches the token when reading the metadata and sends the token automatically in each write request header.
C. The OData Model does not handle XSRF-tokens. The developer must implement token handling.
Answer: B