Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Actual Tests : Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)

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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

あるジョブは、地域の売上データを処理するために、4つの独立したタスク(X、Y、Z、W)を並列に実行しています。データエンジニアリングチームは最近、クラスタポリシーを更新し、コストがかかりすぎるインスタンスタイプを禁止しました。特定のインスタンスタイプの使用を制限する新しいクラスタポリシーが適用されたため、タスクYは失敗しました。
データエンジニアは、他のタスクを中断することなく、迅速に障害を解決する必要があります。データエンジニアはタスクの障害をどのように解決すべきでしょうか？

A. 「修復実行」を使用し、タスク Y のクラスター構成をオーバーライドして許可されたインスタンス タイプを使用するようにし、Databricks でタスク Y のみを再実行できるようにします。
B. 失敗した実行を削除し、クラスター ポリシーを無効にして、すべてのタスクを再実行します。
C. タスク Y の新しいクラスターを手動で作成し、ジョブ構成を更新して、完全な再実行をトリガーします。
D. 制限されたインスタンス タイプを許可するようにグローバル クラスター ポリシーを編集し、ジョブ全体を再実行します。

Question 2

データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A. 機密列を選択せず​​にビューを作成します。
B. 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。
C. UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。
D. 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。

Question 3

データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。
以下のコードでは、Impressionsはウォーターマーク(「event_time」、「10 minutes」)付きのストリーミングデータフレームです。

データ エンジニアは、クエリの速度が大幅に低下していることに気付きました。
どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?

A. イベント時間制約に参加: clickTime + 3 時間 < impressionTime - 2 時間
B. イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime - 間隔 3 時間、透かしを削除
C. イベント時間制約での結合: clickTime == impressionTime を leftOuter 結合で使用
D. イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime かつ clickTime <= impressionTime 間隔 1 時間

Question 4

データエンジニアは、Databricks の Lakeflow 宣言型パイプライン (LDP) を使用して、顧客データを取り込むためのシンプルなデータパイプラインを構築しています。生の顧客データは、JSON 形式でクラウドストレージに保存されています。タスクは、生の JSON データを読み取り、Delta テーブルに書き込んでさらに処理する Lakeflow 宣言型パイプラインを作成することです。LDP を使用して生の JSON データを正しく取り込み、Delta テーブルを作成するコードスニペットはどれですか？

A. dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.json("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します
B. dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.format("csv").load("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します。
C. dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.format("parquet").load("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します。
D. dlt をインポートする
@dlt.view
raw_customers() を定義します:
spark.format.json("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します

Question 5

データ エンジニアリング チームは次のコードを管理しています。

このコードが論理的に正しい結果を生成し、ソース テーブル内のデータが重複排除され検証されていると仮定すると、このコードを実行すると何が起こるかを説明するステートメントはどれですか。

A. gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルは、バッチ ジョブとして silver_customer_sales テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
B. 増分ジョブは、状態ストア内の実行情報を活用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルの集計値を更新します。
C. 増分ジョブは、silver_customer_sales テーブルに新しい行が書き込まれたかどうかを検出します。新しい行が検出されると、すべての集計が再計算され、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを上書きするために使用されます。
D. バッチ ジョブは、customer_id を主キーとして使用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを更新し、テーブルの現在のバージョンと異なる値を持つ行のみを置き換えます。
E. silver_customer_sales テーブルは、バッチ ジョブとして gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。

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