Wat is het Databricks Data Engineer Associate Examen?

Het Databricks Certified Data Engineer Associate examen is een officieel certificeringsexamen van Databricks Inc. dat bewijst dat je bekwaam bent in het bouwen, onderhouden en optimaliseren van data pipelines op het Databricks Lakehouse Platform. Het examen is gericht op data engineers die dagelijks werken met tools als Delta Lake, Databricks Workflows, Structured Streaming en Unity Catalog.

Voor Nederlandse data engineers is dit certificaat bijzonder waardevol. Opdrachtgevers en werkgevers in de bancaire sector, retail en overheid zien het als een bewijs van platformkennis en professionele volwassenheid. Op het Databricks-platform gebaseerde vacatures vermelden dit certificaat steeds vaker als gewenste kwalificatie.

Examenoverzicht

De 5 Examendomainen met Gewichten

Het examen is opgebouwd uit vijf domeinen. Elk domein heeft een procentueel gewicht dat aangeeft hoeveel vragen je kunt verwachten. Pas je studieplan hierop aan.

Domein 1: Data Ingestion (20%)

Dit domein toetst je kennis van het inladen van data vanuit externe bronnen naar het Databricks Lakehouse. Je moet begrijpen hoe Auto Loader werkt voor incrementele file ingestion en wanneer je COPY INTO versus Auto Loader kiest.

Wat je moet kennen:

• Auto Loader configureren met cloudFiles format, checkpointing en schema evolution
• COPY INTO voor idempotente batch-ingestion van files in cloud storage
• Structured Streaming basics: readStream, writeStream, trigger intervals
• Kafka en Event Hubs als streaming bronnen verbinden
• Schema inference en schema hints bij onbekende bronstructuren

Praktijkoefening: Schrijf een Auto Loader job die JSON-bestanden uit een Azure Data Lake Storage Gen2 container incrementeel inlaadt in een Delta-tabel. Configureer schema evolution zodat nieuwe kolommen automatisch worden toegevoegd.

# Auto Loader: incrementele file ingestion
df = (spark.readStream
    .format("cloudFiles")
    .option("cloudFiles.format", "json")
    .option("cloudFiles.schemaLocation", "/mnt/checkpoints/schema/orders")
    .option("cloudFiles.inferColumnTypes", "true")
    .load("/mnt/raw/orders/"))

# Schrijf naar Delta tabel met checkpointing
(df.writeStream
    .format("delta")
    .option("checkpointLocation", "/mnt/checkpoints/orders")
    .option("mergeSchema", "true")
    .outputMode("append")
    .table("bronze.orders"))
      

Domein 2: Data Transformation (30%)

Het zwaarst wegend domein. Hier worden je PySpark, Spark SQL en Delta Live Tables (DLT) vaardigheden getoetst. Je moet data kunnen cleansen, joinen, aggregeren en kwaliteitschecks kunnen definiëren.

Wat je moet kennen:

• PySpark DataFrame API: select, filter, groupBy, join, withColumn, dropDuplicates
• Delta Lake operaties: MERGE INTO (upserts), UPDATE, DELETE, Z-ORDER
• Delta Live Tables: @dlt.table, @dlt.expect, @dlt.expect_or_drop
• Medallion architectuur: Bronze, Silver, Gold lagen
• Higher-order functies: TRANSFORM, FILTER, AGGREGATE op arrays
• UDF's (User Defined Functions) en de nadelen voor performance

Praktijkoefening: Implementeer een Silver-laag transformatie die ruwe orderdata dedupliceert, een kwaliteitscheck uitvoert op het orderbedrag (geen negatieve waarden), en de data verrijkt met klantgegevens via een MERGE INTO.

Domein 3: Data Orchestration (15%)

Dit domein gaat over het beheren en plannen van data pipelines via Databricks Workflows (Jobs). Je moet begrijpen hoe je afhankelijkheden tussen taken beheert en fouten afhandelt.

Wat je moet kennen:

• Databricks Jobs aanmaken en configureren via UI en REST API
• Multi-task workflows met afhankelijkheden (dependency graph)
• Retry-logica, timeouts en email alerts instellen
• Clusters hergebruiken versus nieuwe clusters per job
• Job clusters vs interactive clusters: kosten en use cases
• Triggermechanismen: schedule (cron), file arrival, continuous

Domein 4: Production Pipelines (20%)

Dit domein toetst of je pipelines kunt bouwen die stabiel draaien in productie. Denk aan monitoring, foutafhandeling en het bewaken van data kwaliteit over tijd.

Wat je moet kennen:

• Delta Lake transaction log lezen en begrijpen (DESCRIBE HISTORY)
• Time travel: data terugzetten naar een eerdere versie
• OPTIMIZE en VACUUM commando's voor storage management
• Streaming pipeline monitoring: processingTime, numInputRows, batchDuration
• CI/CD integratie met Databricks Repos (Git-gebaseerde development)
• Error handling patronen: bad records wegschrijven naar quarantine tabel

Domein 5: Data Governance (15%)

Unity Catalog is het centrale thema hier. Je moet begrijpen hoe je toegangsrechten beheert op catalog-, schema- en tabelniveau, en hoe data lineage werkt.

Wat je moet kennen:

• Unity Catalog hiërarchie: metastore → catalog → schema → table
• GRANT en REVOKE statements voor fine-grained access control
• Row-level security met row filters
• Column masking voor PII-gegevens
• Data lineage visualiseren en begrijpen
• Audit logging en compliance-rapportage

4-Weken Studieplan

Aanbevolen Resources

Tips voor de Examendag