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RAN-DBDEA-00002
Ranvier · DBDEA

Prova DBDEA Tópicos: platform Dificuldade: easy A questão está em en.

A company currently exports data from its operational systems to Parquet files in cloud object storage. Analysts want to run ad hoc SQL queries over that data, and data scientists want to train models on the exact same tables. Both teams need ACID guarantees, reliable schema, and a single source of truth — without maintaining two separate copies of the data in a warehouse and a data lake. Which approach directly addresses these requirements on the Databricks Data Intelligence Platform?

Alternativas (Modo Leitura) Clique para filtrar a discussão →
  1. A. Keep two copies of the data: load it into a classic data warehouse for the analysts and keep the raw files in the lake for the data scientists
  2. B. Adopt the lakehouse approach: use the Delta Lake open table format on cloud object storage, with Unity Catalog governing access for all teams
  3. C. Store everything as ephemeral in-memory DataFrames and recompute them from source whenever either team needs the data
  4. D. Convert all data to unstructured JSON files so both teams can parse them with their own custom readers
Revelar gabarito

Resposta correta: Adopt the lakehouse approach: use the Delta Lake open table format on cloud object storage, with Unity Catalog governing access for all teams

Referência: https://docs.databricks.com/aws/en/introduction

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02 — Camada de Mielina · Discussão Canônica

Onde a prova tenta te enganar — e como quem passou resolveu.

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✦ Síntese Consolidada (Wiki) rev. #1 (baseline) · CC BY-SA 4.0
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Gabarito Oficial (B): Adopt the lakehouse approach: use the Delta Lake open table format on cloud object storage, with Unity Catalog governing access for all teams

⚓ Ancorado na Fonte Oficial: https://docs.databricks.com/aws/en/introduction
Ranvier · DBDEA

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