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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

データエンジニアは、複雑な結合と大規模なデータセットを含むDatabricks SQL上で実行速度が遅いDelta Lakeクエリのトラブルシューティングを行っています。根本原因が、不適切なデータスキップ、非効率的な結合戦略、あるいは過剰なデータシャッフルのいずれに関連しているかを特定する必要があります。ネイティブのDatabricksツールを用いて、具体的なボトルネックを特定するには、どのアプローチが適切でしょうか？

A. ジョブ UI でクエリの実行時間を確認し、クラスター リソース使用率メト​​リックと相関させます。
B. LIMIT 句を使用してクエリのサブセットを実行し、実行時間を完全なデータセットと比較します。
C. EXPLAIN コマンドを有効にして、解析された論理プランを確認し、シャッフル サイズを手動で推定します。
D. クエリプロファイルの上位演算子パネルを分析して、BroadcastNestedLoopJoin などの高コスト操作を特定します。

Question 2

ビューの更新は、顧客テーブルに挿入または更新される新しく取り込まれたすべてのデータの増分バッチを表します。
これらのレコードを処理するには、次のロジックが使用されます。
顧客との融合
使用(
SELECT updates.customer_id を merge_ey として、updates .* として選択します。
アップデートから
ユニオンオール
merge_key として NULL を選択し、更新します。*
アップデートから顧客に参加
オン updates.customer_id = 顧客.customer_id
WHERE customers.current = true AND updates.address <> customers.address ) staged_updates ON customers.customer_id = mergekey WHEN MATCHED AND customers. current = true AND customers.address <> staged_updates.address THEN UPDATE SET current = false, end_date = staged_updates.effective_date WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (customer_id, address, current, effective_date, end_date) VALUES (staged_updates.customer_id, staged_updates.address, true, staged_updates.effective_date, null) どのステートメントがこの実装について説明していますか?

A. 顧客テーブルはタイプ 0 テーブルとして実装されており、すべての書き込みは既存の値を変更せずに追加のみで行われます。
B. 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されており、古い値は上書きされ、新しい顧客が追加されます。
C. 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されています。古い値は維持されますが、最新ではないとマークされ、新しい値が挿入されます。
D. 顧客テーブルはタイプ 1 テーブルとして実装されており、古い値は新しい値によって上書きされ、履歴は保持されません。

Question 3

データ エンジニアは、ストリーミング注文データを処理するための Lakeflow 宣言型パイプラインを設計しています。
パイプラインはオートローダーを使用してデータを取り込み、customer_idとamountが0より大きいことを確認することでデータ品質を強化する必要があります。無効なレコードは削除する必要があります。Lakeflowの宣言型パイプライン構成のうち、Pythonを使用してこの要件を実装できるものはどれですか？

A. @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
)
B. @dlt.table
@dlt.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")
C. @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect("valid_amount", "amount > 0")
)
D. @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")

Question 4

実稼働クラスターには 3 つのエグゼキュータ ノードがあり、ドライバーとエグゼキュータに同じ仮想マシン タイプを使用します。
このクラスターの Ganglia メトリックを評価する場合、ドライバー上で実行されるコードによって発生したボトルネックを示すインジケーターはどれですか?

A. ネットワークI/Oが急上昇することはありません
B. クラスタ全体のCPU使用率は約25%です
C. 5分間の負荷平均は一定/平坦のままです
D. ディスク容量の合計は一定のままです
E. 受信バイト数は1秒あたり8000万バイトを超えることはありません

Question 5

データエンジニアが、重複メッセージを配信するメッセージバスシステムからデータを取り込むパイプラインを構築しています。重複メッセージは1週間間隔で配信されることがあります。ターゲットはDatabricks Delta Lakeテーブルで、各レコードは1回だけ出現する必要があります。設定されたウォーターマークの外側でイベントが到着する可能性のある重複を処理するには、どのDatabricks取り込みパターンを実装すればよいでしょうか？

A. Delta Lakeの変更データフィードを使用して重複レコードをフィルタリングする
B. dropDuplicates変換による構造化ストリーミングを構成する
C. 一意のキーでMERGE INTOを使用して書き込み操作を実装します。
D. Delta Lakeのタイムトラベルを使用して重複を識別して削除する

Solutions: