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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

Question 1

データチームは、カーディナリティの高い列を持つ、既存の大規模で急成長中のテーブル「orders」の最適化に取り組んでいます。このテーブルでは、データの偏りが大きく、頻繁な同時書き込みが必要になります。チームは、「user_id」、「event_timestamp」、「product_id」列が分析クエリやフィルターで頻繁に使用されていることに気づきました。ただし、これらのキーは、将来、ビジネス要件の変化により変更される可能性があります。即時のデータスキップ、時間の経過に伴う増分管理、そして柔軟性を実現するために、テーブルを最適化するには、どのようなパーティション分割戦略を選択すべきでしょうか？

A. OPTIMIZE 命令でテーブルを Z 順序付けします。ZORDER BY (user_id, product_id, event_timestamp)
B. テーブルを分割した後、Zオーダーを使用します: OPTIMIZE orders ZORDER BY (user_id, product_id) WHERE event_timestamp = current date () - 1 DAY
C. テーブルをパーティション分割します: ALTER TABLE orders PARTITION BY user_id, product_id, event_timestamp
D. テーブルをクラスタ化します: ALTER TABLE orders CLUSTER BY user_id, product_id, event_timestamp

Question 2

データエンジニアリングチームのジュニアメンバーが、Databricksノートブックの言語相互運用性について調査しています。以下のコードの目的は、geo_lookupテーブルに含まれるアフリカ大陸の国々で発生したすべての売上のビューを登録することです。
コードを実行する前に、現在のデータベースで SHOW TABLES を実行すると、データベースには geo_lookup と sales の 2 つのテーブルのみが含まれていることがわかります。

インタラクティブ ノートブックでこれらのコマンド セルを順番に実行した結果を正しく説明している記述はどれですか。

A. Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は PySpark DataFrame を表す Python 変数になります。
B. どちらのコマンドも成功します。show tablesを実行すると、countries atとsales atがビューとして登録されていることが確認できます。
C. コマンド1は成功します。コマンド2は、アクセス可能なすべてのデータベースでcountries afという名前のテーブルまたはビューを検索します。このエンティティが存在する場合、コマンド2は成功します。
D. どちらのコマンドも失敗します。新しい変数、テーブル、ビューは作成されません。
E. Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は文字列のリストを含む Python 変数になります。

Question 3

データ エンジニアは、遅れて到着する重複レコードが表示される可能性があるパイプラインを構成しています。
バッチ内のレコードの重複排除に加えて、デルタ テーブルに挿入されるときに、データ エンジニアが以前に処理されたレコードに対してデータの重複排除を実行できるアプローチは次のどれですか。

A. Delta Lake スキーマの適用を利用して、重複レコードを防止します。
B. 構成 delta.deduplicate = true を設定します。
C. 一意のキーに対して一致する条件を使用して挿入のみのマージを実行します。
D. 各バッチが完了した後、Delta テーブルを VACUUM します。
E. 一意のキーで完全外部結合を実行し、既存のデータを上書きします。

Question 4

データ アーキテクトは、データが外部ソースから Databricks Lakehouse に取り込まれたら、テーブル アクセス制御を活用してすべての運用テーブルとビューのアクセス許可を管理することを決定しました。
次のロジックを実行して、運用データベースでの対話型クエリの権限をコア エンジニアリング グループに付与しました。
データベース prod の使用権限を eng に付与します。
データベース prod に対する SELECT 権限を eng に付与します。
これらが eng グループに付与されている唯一の権限であり、これらのユーザーはワークスペース管理者ではないと仮定すると、どのステートメントがそれらの権限について説明していますか?

A. グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを作成、クエリ、および変更できますが、カスタム関数を定義することはできません。
B. グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルとビューをクエリできますが、データベース内で何も作成または編集することはできません。
C. グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルを一覧表示できますが、それらのテーブルに対するクエリの結果を表示することはできません。
D. グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを照会および変更できますが、新しいテーブルやビューを作成することはできません。
E. グループ メンバーは prod データベースに対する完全な権限を持ち、他のユーザーまたはグループに権限を割り当てることもできます。

Question 5

データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?

A. Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。
B. ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。
C. コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。
D. ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。

Solutions: