200+ Preguntas Gratis: Databricks Associate

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Pregunta 1

Fácil

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la arquitectura Data Lakehouse?

Preguntas de Ejemplo: Databricks Associate

Prueba estas preguntas de ejemplo para evaluar tu preparación para el Databricks Associate. Cada pregunta incluye una explicación detallada. Inicia el quiz interactivo arriba para acceder a las 200+ preguntas con tutor de IA.

1¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la arquitectura Data Lakehouse?

A.Es una base de datos relacional tradicional optimizada para transacciones OLTP.

B.Combina las capacidades de gestión de datos de un Data Warehouse con la flexibilidad de un Data Lake.

C.Es un sistema de almacenamiento que solo admite datos no estructurados.

D.Es un motor de procesamiento en memoria exclusivo para análisis en tiempo real.

Explicación: La arquitectura Data Lakehouse combina la fiabilidad, gobernanza y rendimiento de los Data Warehouses con la escalabilidad y flexibilidad de los Data Lakes para todos los tipos de datos.

2¿Qué describe mejor el plano de datos (data plane) en la arquitectura de Databricks?

A.Es el entorno donde se ejecutan los cálculos y se procesan los datos en la cuenta de la nube del cliente.

B.Es donde residen las aplicaciones web y los notebooks de los usuarios.

C.Es el servicio central gestionado por Databricks para la autenticación.

D.Es un repositorio centralizado de código gestionado por el proveedor de nube.

Explicación: El plano de datos es donde se despliegan los clústeres y se procesan los datos. Usualmente se aloja en la VPC/VNet de la cuenta en la nube del cliente, separado del plano de control.

3¿Cuál es el propósito principal de Unity Catalog en Databricks?

A.Proporcionar un entorno de desarrollo integrado para Python.

B.Ofrecer gobernanza de datos unificada, seguridad y auditoría para datos y activos de IA.

C.Automatizar la creación de clústeres de Spark.

D.Reemplazar Delta Lake como el formato de almacenamiento predeterminado.

Explicación: Unity Catalog es la solución de gobernanza de datos unificada de Databricks, que permite gestionar de forma centralizada los permisos, descubrir datos y auditar el acceso a través de múltiples espacios de trabajo.

4¿Qué tipo de clúster es más apropiado para la exploración interactiva de datos y el desarrollo de notebooks?

A.Job cluster (Clúster de trabajo)

B.All-purpose cluster (Clúster de propósito general)

C.SQL Warehouse

D.Single Node cluster (Clúster de nodo único)

Explicación: Los clústeres de propósito general (All-purpose) están diseñados para la exploración interactiva, permitiendo que varios usuarios colaboren. Los clústeres de trabajo (Job) son para cargas de trabajo automatizadas y terminan al finalizar el trabajo.

5¿Qué significa DBFS en el ecosistema de Databricks?

A.Databricks File System

B.Database File Storage

C.Data Backup and Failover System

D.Databricks Forwarding Service

Explicación: DBFS significa Databricks File System. Es un sistema de archivos distribuido montado en un espacio de trabajo de Databricks y disponible en los clústeres, que abstrae el almacenamiento de objetos subyacente de la nube.

6¿Qué motor de procesamiento vectorizado está integrado en Databricks para acelerar el rendimiento de SQL y Spark?

A.Catalyst

B.Tungsten

C.Photon

D.Kryo

Explicación: Photon es el motor de ejecución vectorizado nativo escrito en C++ de Databricks, diseñado para ejecutar cargas de trabajo SQL y de DataFrames más rápido que el motor tradicional de Spark.

7¿Cuál de las siguientes es una diferencia clave entre una tabla gestionada (managed) y una tabla externa (external) en Databricks?

A.Las tablas gestionadas no soportan Delta Lake, mientras que las externas sí.

B.Al eliminar una tabla gestionada (DROP TABLE), se eliminan los datos subyacentes; al eliminar una tabla externa, los datos se mantienen.

C.Las tablas externas solo pueden ser de lectura.

D.Las tablas gestionadas requieren un clúster dedicado para funcionar.

Explicación: En una tabla gestionada, Databricks administra tanto los metadatos como los datos. Si se ejecuta DROP TABLE, ambos se eliminan. En una tabla externa (o no gestionada), solo se eliminan los metadatos.

8¿Cuál es la función de Databricks Repos?

A.Almacenar copias de seguridad de las bases de datos.

B.Proporcionar integración a nivel de repositorio con proveedores de Git para control de versiones y CI/CD.

C.Gestionar las políticas de seguridad de la red.

D.Almacenar metadatos del catálogo de datos.

Explicación: Databricks Repos proporciona integración con Git (GitHub, GitLab, Bitbucket, etc.), permitiendo a los desarrolladores clonar, realizar commits, push y pull directamente desde el entorno de Databricks, facilitando el CI/CD.

9¿Qué afirmación es cierta sobre Delta Lake?

A.Es una base de datos en memoria.

B.Es una capa de almacenamiento de código abierto que aporta transacciones ACID a Apache Spark y cargas de trabajo de Big Data.

C.Es un servicio de streaming de datos similar a Kafka.

D.Es un formato de archivo propietario que no puede ser leído fuera de Databricks.

Explicación: Delta Lake es una capa de almacenamiento de código abierto (open source) que se asienta sobre el almacenamiento de objetos en la nube (Data Lake) y añade transacciones ACID, control de versiones y escalabilidad a los metadatos.

10¿Qué archivo subyacente utiliza Delta Lake para almacenar los datos reales?

A.CSV

B.JSON

C.Parquet

D.ORC

Explicación: Delta Lake utiliza archivos Parquet versionados para almacenar los datos reales en el almacenamiento de objetos, y mantiene un registro de transacciones (log) estructurado para gestionar las operaciones ACID.

Estadísticas 2026

Datos Clave: Databricks Associate

45-60

Preguntas

70%

Para aprobar

120 min

Duración

$200

Costo (USD)

Preparación completa para el Databricks Certified Associate. Practica con 200 preguntas en español sobre Lakehouse, Delta Lake, Spark SQL y Workflows.

Sobre el Examen Databricks Associate

Preparación 2026 para el examen Databricks Certified Associate. Incluye 200 preguntas en español sobre Databricks Lakehouse, Spark SQL, DataFrames, Delta Lake, y canalizaciones de datos.

Preguntas

45-60 preguntas de opción múltiple y selección múltiple.

Duración

90 a 120 minutos.

Aprobación

70% o superior.

Costo

$200 USD aproximadamente. (Databricks.)

Temario del Databricks Associate

20%

Plataforma Databricks Lakehouse

Navegación del workspace, clusters, repositorios, y arquitectura Lakehouse.

20%

ELT y Delta Lake

Time travel, optimize, z-order, vacuum, operaciones ACID y versiones de datos.

20%

Procesamiento de Datos con Spark

Uso de DataFrames, Spark SQL, uniones, agregaciones y funciones integradas.

20%

Procesamiento Incremental

Auto Loader, Structured Streaming, DLT (Delta Live Tables).

20%

Producción y Gobernanza

Unity Catalog, Databricks Workflows/Jobs, seguridad y permisos.

Cómo Aprobar el Databricks Associate

Lo que debes saber

Aprobación: 70% o superior.
Preguntas: 45-60 preguntas de opción múltiple y selección múltiple.
Tiempo: 90 a 120 minutos.
Costo: $200 USD aproximadamente.

Claves para aprobar

Completa todas las preguntas de práctica disponibles
Obtén 80%+ consistentemente antes de presentar
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Consejos de Estudio para el Databricks Associate

1Domina las características principales de Delta Lake (Time Travel, OPTIMIZE, VACUUM) ya que son fundamentales para el examen.

2Comprende la diferencia entre las APIs de DataFrame de Spark y Spark SQL, y cuándo usar cada una.

3Repasa los conceptos de Auto Loader y cómo gestiona la ingesta incremental de datos.

4Familiarízate con Databricks Workflows y cómo configurar dependencias entre tareas.

5Unity Catalog es clave para la gobernanza moderna; asegúrate de conocer los modelos de permisos.

Preguntas Frecuentes sobre el Databricks Associate

¿El examen está disponible en español?

La disponibilidad oficial de idiomas puede variar; este material te prepara usando terminología técnica en inglés pero explicada en español.

¿Necesito experiencia previa con Spark?

Sí, se recomienda al menos 6 meses de experiencia trabajando con Apache Spark y la plataforma Databricks.

¿Cuánto tiempo es válida la certificación?

Generalmente, las certificaciones de Databricks tienen una validez de 2 años desde la fecha de aprobación.