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[General] dbt-Analytics-Engineering Prüfungs - dbt-Analytics-Engineering Simulationsfragen

jamespa272

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【General】 dbt-Analytics-Engineering Prüfungs - dbt-Analytics-Engineering Simulationsfragen

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dbt Labs dbt Analytics Engineering Certification Exam dbt-Analytics-Engineering Prüfungsfragen mit Lösungen (Q331-Q336):331. Frage
Which two are true for a dbt clone command?
Choose 2 options.
  • A. It allows testing your code changes on downstream dependencies outside of dbt (such as a BI tool).
  • B. It allows comparison between manifests of source and target dbt runs, but does not create any objects itself.
  • C. It creates new versions of your dbt models suffixed with _v#.
  • D. It can be used to replicate data across different data warehouses.
  • E. It requires the reference to a manifest from a previous dbt invocation.
Antwort: A,E
Begründung:
The correct answers are A and C.
dbt clone is a command introduced to efficiently replicate existing relations (tables/views) from one schema
/environment to another within the same warehouse without fully rebuilding them. It typically leverages warehouse-level "clone" functionality (e.g., Snowflake zero-copy clone). To know what to clone, dbt needs information about previously built models; this is stored in artifacts like manifest.json. Therefore, A is correct:
it requires a reference to a previous manifest/state to know which models and locations to operate on.
C is also correct because cloning a production schema into a development schema enables you to test code changes while pointing downstream tools (like BI dashboards) at the cloned data. That way, BI or ML systems can exercise new dbt logic without impacting real production objects.
Option B describes state:modified / state comparison behavior, but dbt clone does create (or clone) objects, so B is false.
Option D is incorrect because clone works within a warehouse, not across different warehouses.
Option E is wrong: _v# suffixing is for model versioning, not cloning.
Thus, A and C correctly describe the behavior and purpose of dbt clone.

332. Frage
You're integrating a new dbt package and find its models conflict with naming conventions in your existing project. Which approach generally provides the most flexible solution?
  • A. Override the package's macros and redefine them within your project.
  • B. Manually edit the SQL within the conflicting package models.
  • C. Utilize the dbt_project.yml file to re-alias the models provided by the package.
  • D. Contact the package maintainers to request changes aligning with your conventions.
Antwort: C
Begründung:
Re-aliasing at the project level offers a centralized and maintainable way to manage naming conflicts. Editing package code directly should be avoided if possible.

333. Frage
You've defined several source models using .yml files within your models directory. When you run dbt compile, they don't appear in the DAG visualization. What's the MOST likely cause?
  • A. You haven't explicitly configured these sources in your dbt_project.yml file.
  • B. You haven't used the ref() function correctly within your source models.
  • C. The source definitions require additional schema tests to be valid.
  • D. The source tables are missing appropriate permissions in your database.
Antwort: A
Begründung:
While other issues are possible, sources must have configurations in dbt_project.yml to be included in the DAG.

334. Frage
You suspect discrepancies between a raw data source and its corresponding dbt representation. Which of the following would NOT directly help in pinpointing the cause of this mismatch?
  • A. Comparing the dbt-generated SQL against the raw table's SELECT statement.
  • B. Checking if any custom macros or tests are modifying the source data.
  • C. Reviewing the source definition within your dbt_project.yml .
  • D. Examining any source freshness warnings or errors in recent dbt runs.
Antwort: D
Begründung:
While freshness warnings might hint at problems, they don't directly reveal data mismatches- Checking the actual SQL against the raw source and project configurations is key.

335. Frage
A project is migrating from a staging environment to a production environment within the same data warehouse. However, the production data has more strict access controls. Which approaches could you take to manage this transition?
  • A. Use separate profiles.yml files for staging and production, each with their respective credentials.
  • B. Store connection credentials as environment variables and reference them within the profiles.yml using Jinja templating.
  • C. All of the above.
  • D. Utilize a secrets management solution and integrate it into your dbt deployment process.
Antwort: C
Begründung:
A: Separate profiles allow storing environment-specific credentials. B: Environment variables keep sensitive data out of source control and allow for dynamic configuration of the profiles. yml file. C: Secrets managers offer more robust security for sensitive credentials.

336. Frage
......
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