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質問 41
A dataset has been defined using Delta Live Tables and includes an expectations clause:
1. CONSTRAINT valid_timestamp EXPECT (timestamp > '2020-01-01')
What is the expected behaviour when a batch of data containing data that violates these constraints is
processed?
- A. Records that violate the expectation are added to the target dataset and recorded as invalid in the event log
- B. Records that violate the expectation are dropped from the target dataset and recorded as invalid in the event log
- C. Records that violate the expectation are added to the target dataset and flagged as in-valid in a field added to the target dataset
- D. Records that violate the expectation are dropped from the target dataset and loaded into a quarantine table
- E. Records that violate the expectation cause the job to fail
正解: A
質問 42
A data engineering team has created a series of tables using Parquet data stored in an external sys-tem. The
team is noticing that after appending new rows to the data in the external system, their queries within
Databricks are not returning the new rows. They identify the caching of the previous data as the cause of this
issue.
Which of the following approaches will ensure that the data returned by queries is always up-to-date?
- A. The tables should be altered to include metadata to not cache
- B. The tables should be refreshed in the writing cluster before the next query is run
- C. The tables should be stored in a cloud-based external system
- D. The tables should be converted to the Delta format
- E. The tables should be updated before the next query is run
正解: D
質問 43
You are working on a email spam filtering assignment, while working on this you find there is new word e.g.
HadoopExam comes in email, and in your solutions you never come across this word before, hence probability
of this words is coming in either email could be zero. So which of the following algorithm can help you to
avoid zero probability?
- A. All of the above
- B. Laplace Smoothing
- C. Naive Bayes
- D. Logistic Regression
正解: B
解説:
Explanation
Laplace smoothing is a technique for parameter estimation which accounts for unobserved events. It is more
robust and will not fail completely when data that has never been observed in training shows up.
質問 44
A data engineer wants to horizontally combine two tables as a part of a query. They want to use a shared
column as a key column, and they only want the query result to contain rows whose value in the key column is
present in both tables.
Which of the following SQL commands can they use to accomplish this task?
- A. MERGE
- B. INNER JOIN
- C. OUTER JOIN
- D. LEFT JOIN
- E. UNION
正解: B
質問 45
Projecting a multi-dimensional dataset onto which vector has the greatest variance?
- A. not enough information given to answer
- B. first eigenvector
- C. second eigenvector
- D. second principal component
- E. first principal component
正解: E
解説:
Explanation
The method based on principal component analysis (PCA) evaluates the features according to the projection of
the largest eigenvector of the correlation matrix on the initial dimensions, the method based on Fisher's linear
discriminant analysis evaluates. Them according to the magnitude of the components of the discriminant
vector.
The first principal component corresponds to the greatest variance in the data, by definition. If we project the
data onto the first principal component line, the data is more spread out (higher variance) than if projected onto
any other line, including other principal components.
質問 46
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