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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Modeling and Storage | 20% | - Data Modeling - Storage Optimization - File Formats |
| Topic 2: Data Quality and Governance | 12% | - Governance - Data Quality - Data Lineage |
| Topic 3: Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Performance Optimization - Monitoring - Troubleshooting |
| Topic 4: Data Processing | 28% | - Spark SQL - Structured Streaming - Data Transformation - ETL Pipelines |
| Topic 5: Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Unity Catalog - Lakehouse Architecture - Data Management - Delta Lake |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。
元のクエリに誤字があったことに気づき、以下のコードが実行されました。
テーブル prod.sales_by_stor を変更し、名前を prod.sales_by_store に変更します。
2 番目のコマンドを実行するとどのような結果が発生しますか?
- A. メタストア内のテーブル参照が更新され、すべてのデータ ファイルが移動されます。
- B. テーブル名の変更は Delta トランザクション ログに記録されます。
- C. メタストア内のテーブル参照が更新され、データは変更されません。
- D. 名前を変更したテーブルに対して新しいデルタ トランザクション ログが作成されます。
- E. すべての関連ファイルとメタデータは、単一の ACID トランザクションで削除され、再作成されます。
Correct Answer: C 🗳️
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夜間バッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからすべてのデータファイルを取り込むように設定されています。このコンテナには、YYYY/MM/DDというネストされたディレクトリ構造でレコードが保存されています。各日付のデータは、その日にソースシステムによって処理されたすべてのレコードを表します。一部のレコードはモデレーターの承認待ちのため、処理が遅れる場合があります。各エントリは製品に対するユーザーレビューを表し、以下のスキーマを持ちます。
user_id STRING、review_id BIGINT、product_id BIGINT、review_timestamp TIMESTAMP、review_text STRING 取り込みジョブは、ソースシステムと同一のスキーマを持つターゲットテーブル reviews_raw に、前日のすべてのデータを追加するように設定されています。パイプラインの次のステップは、reviews_raw に挿入されたすべての新規レコードを、データが完全に重複排除、検証、およびエンリッチされたテーブルに伝播するバッチ書き込みです。
このデータバッチを伝播するための計算コストを最小限に抑えるソリューションはどれですか?
- A. Delta Lake のバージョン履歴を使用して、reviews_raw の最新バージョンと 1 つ前のバージョンの違いを取得し、これらのレコードを次のテーブルに書き込みます。
- B. review_timestamp に基づいて reviews_raw テーブル内のすべてのレコードをフィルタリングし、過去 48 時間以内に生成されたレコードを一括追加します。
- C. reviews_raw テーブルでバッチ読み取りを実行し、自然な複合キー user_id、review_id、product_id、review_timestamp を使用して挿入のみのマージを実行します。
- D. reviews_raw 内のすべてのレコードを再処理し、パイプラインの次のテーブルを上書きします。
- E. トリガー ワンス実行モードを使用して reviews_raw テーブルに対して構造化ストリーミング読み取りを構成し、新しいレコードをバッチ ジョブとして処理します。
Correct Answer: E 🗳️
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ジュニア開発者が、ノートブック内のコードが開発環境で正しい結果を生成しないと訴えています。共有されたスクリーンショットを見ると、Databricks Reposでバージョン管理されたノートブックを使用しているにもかかわらず、古いロジックを含む個人用ブランチを使用していることがわかります。目的のブランチ「dev-2.3.9」は、ブランチ選択ドロップダウンに表示されていません。
どのアプローチによって、開発者はこのノートブックの現在のロジックを確認できるでしょうか?
- A. Repos を使用してプル リクエストを作成し、Databricks REST API を使用して現在のブランチを dev-2.3.9 に更新します。
- B. Repos を使用して dev-2.3.9 ブランチをチェックアウトし、現在のブランチとの競合を自動解決します。
- C. Repos を使用してリモート Git リポジトリから変更をプルし、dev-2.3.9 ブランチを選択します。
- D. Repos を使用して現在のブランチと dev-2.3.9 ブランチをマージし、プルリクエストを作成してリモートリポジトリと同期します。
- E. すべての変更をリモート Git リポジトリのメイン ブランチにマージし、リポジトリを再度クローンします。
Correct Answer: C 🗳️
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データガバナンスチームは、個人識別情報(PII)を含む「ユーザー」テーブルの社会保障番号列に適切なマスキングを施すことを必須としました。これは、HRAdminGroup以外のユーザーからは、マスキングされた社会保障番号が***-**-として表示されることを意味します。
****。
チームはマスキング機能を作成しました。
この目標を達成するために、データ ガバナンス チームは次に何をする必要がありますか?
- A. CREATE TABLE users
(name STRING, ssn INT MASKED ssn_mask); - B. CREATE TABLE users
(name STRING, ssn STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn SET MASK ssn_mask; - C. CREATE TABLE users
(name STRING);
ALTER TABLE users CREATE COLUMN ssn CREATE MASK ssn_mask; - D. CREATE TABLE users
(name STRING, int STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn CREATE MASK if is_member('HRAdminGroup');
Correct Answer: B 🗳️
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データエンジニアは、S3ストレージに新しいCSVファイルが到着すると自動的に処理する効率的なパイプラインを設計する必要があります。これらの要件を満たすために、データエンジニアはどのDatabricks機能を使用すべきでしょうか？
- A. 標準の Spark readStream を使用して、フォーマット ("csv") とフォーマット ("json") でクラウド ストレージからストリーミングします。
- B. スキーマ推論と進化が有効になっている自動ローダー
- C. 処理されたファイルを追跡するためのパラメータ付きのCOPY INTO SQLコマンド
- D. スケジュールされた Databricks ジョブによる従来のバッチ処理
Correct Answer: B 🗳️
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