Databricks Asset Bundle プロジェクトでは、resources/app.yml ファイルで、データ エンジニアは Databricks Apps databricks_app_deployed と Volume volume_deployed をデプロイし、Databricks Apps の背後にあるサービス プリンシパルに Volume への READ および WRITE 権限を付与したいと考えています。
データエンジニアはどのようにしてデプロイメントを実現すべきでしょうか？

Databricks CLIが正しくインストールおよび構成されていると仮定した場合、本番ジョブで使用するために、DBFSでマウントされたオブジェクトストレージにカスタムPython Wheelをアップロードするには、どのDatabricks CLIコマンドを使用できますか？

Databricksノートブック内の以下のPySparkコードスニペットを例に挙げます。
filtered_df = spark.read.format("delta").load("/mnt/data/large_table")
\
.filter("event_date > '2024-01-01'")
filtered_df.count()
データエンジニアはクエリプロファイラから、フィルタが適用されているにもかかわらず、filtered_df のスキャン演算子がほぼすべてのファイルを読み込んでいることに気づく。
データスキップがうまく機能しない原因として考えられることは何ですか？

経験の浅いデータエンジニアが、DatabricksのジョブUIを使用して一連のジョブを手動で設定しました。
エンジニアは自分の作業内容を確認したところ、各作業の「所有者」として自分が記載されていることに気づいた。
彼らは「オーナー」権限を「DevOps」グループに譲渡しようと試みたが、このタスクを正常に完了できなかった。
この権限移転を妨げている要因を説明しているのは、次のうちどれですか？

The data engineer team has been tasked with configured connections to an external database that does not have a supported native connector with Databricks. The external database already has data security configured by group membership. These groups map directly to user group already created in Databricks that represent various teams within the company. A new login credential has been created for each group in the external database. The Databricks Utilities Secrets module will be used to make these credentials available to Databricks users. Assuming that all the credentials are configured correctly on the external database and group membership is properly configured on Databricks, which statement describes how teams can be granted the minimum necessary access to using these credentials?