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dbt Labs dbt Analytics Engineering Certification dbt-Analytics-Engineering Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. (Multiple Select)

A) Run dbt Is to confirm that all dependencies for the macro and the model are resolved correctly.
B) Add {{ log(macros, info=true) statements within the macro to track how it executes-
C) Check the generated column names in the compiled SQL to ensure they match existing columns in the data.
D) Implement unit tests specifically for the macro to validate its output under different inputs

2. Which of the following scenarios might warrant a git rebase instead of a standard git merge when integrating your changes into the main branch?

A) You want to avoid a merge commit and keep a linear project history.
B) Your branch has diverged significantly from the main branch with unrelated changes.
C) You only want to include a subset of your feature branch commits in the main branch.
D) You need to resolve complex merge conflicts that arise during a standard merge.

3. You need to run a dbt job that performs a long-running data cleansing operation. The job occasionally times out. Which of the following are potential solutions?

A) Increase the timeout setting in your CI/CD tool or dbt job configuration.
B) Use a dbt macro to retry the cleansing operation with a backoff strategy within the model itself-
C) Schedule the job to run concurrently with other dbt models to maximize resource usage-
D) Break the cleansing logic into multiple models, chaining them with dependencies-

4. You've implemented the built-in dbt.get_column_values macro to display sample data values from a source column directly on the DAG. However, you notice performance issues when loading the docs. Which optimization strategy could you consider?

A) Modify the macro to only retrieve sample values during development and not for production documentation.
B) Replace dbt_get_column_values with a custom macro that only fetches the first few sample values.
C) Increase the compute resources allocated to your dbt documentation generation process.
D) Utilize a dbt snapshot to materialize the macro results instead of computing them on the fly.

5. You need to run a custom Python script after your dbt models execute. Where and how can you configure this in your dbt_project.yml file?

A) Utilize the on-run-end hook configuration.
B) Include the script as a 'seed' file with a specific execution order
C) Define it as a 'snapshot' to ensure it runs after all models.
D) Create an 'integration test' and use the PythonFunction class-

Fragen und Antworten: