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

1. ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例：UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか？

A) Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する
B) 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする
C) Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする
D) Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする

2. ある大企業は、膨大な量と高速のデータを持つ多数のテーブルを並列更新する数百のパイプラインを伴う、ほぼリアルタイムのソリューションを実装したいと考えています。
この要件を満たすには、次のどのソリューションを実装しますか?

A) 最適化されたクラウド ストレージ接続を活用してデータ スループットを最大化する Databricks 高同時実行クラスターを使用します。
B) すべてのテーブルを単一のデータベースに保存し、Databricks Catalyst Metastore が全体的なスループットを負荷分散できるようにします。
C) 多数のデータ ファイルを並行して書き込めるように、取り込みテーブルを短い時間間隔でパーティション分割します。
D) すべてのデータをオブジェクト ストレージではなく接続された SSD ボリュームに保存するように Databricks を構成すると、ファイル I/O が大幅に増加します。
E) クラウド ベンダーによって課せられる API 制限を回避するために、Delta Lake テーブルを独自のストレージ コンテナーに分離します。

3. アップストリームソースは、Parquetデータを1時間ごとのバッチとして、現在の日付を名前とするディレクトリに書き込みます。夜間のバッチジョブは、次のコードを実行して、日付変数で示される前日のすべてのデータを取り込みます。

フィールド customer_id と order_id は、各注文を一意に識別するための複合キーとして機能すると想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間間隔を置いて重複したエントリを生成することが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 注文テーブルへの各書き込みでは、新規レコードと既存レコードの結合に対して重複排除が実行され、重複レコードが存在しないことが保証されます。
B) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれ、ターゲット テーブルに重複のないレコードのみが書き込まれます。
C) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、操作は失敗します。
D) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれますが、新しく書き込まれたレコードにはターゲット テーブルに既に存在する重複レコードが含まれている場合があります。
E) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、これらのレコードは上書きされます。

4. コンピューティング リソースを最も多く消費しているユーザーを特定するために、データ エンジニアリング チームは、リソースの使用率とコスト管理を向上させるために、Databricks ワークスペース内の使用状況を監視する必要があります。
チームは、ワークスペースのアクティビティを詳細に可視化するために、Unity Catalog のシステムカタログで利用可能な Databricks システムテーブルを使用することにしました。これを実現するには、システムカタログからどの SQL クエリを実行すればよいでしょうか？

A) SELECT sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
SUM(usage_quantity * usage_unit) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
B) SELECT sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
COUNT(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
C) SELECT identity_metadata.run_as AS user_email,
SUM(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
D) SELECT sku_name,
usage_metadata.run_name AS user_email,
SUM(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10

5. 統合テストについて説明している記述はどれですか?

A) アプリケーションのサブシステム間の相互作用を検証します
B) アプリケーションのユースケースを検証する
C) 手動介入が必要
D) 自動テストフレームワークが必要です
E) アプリケーションの個々の要素の動作を検証します

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