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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

データエンジニアチームは、新しいデータパイプラインへの移行を開始する前に、開発テスト環境と本番環境の環境を構築しています。チームは、コードとコード実行結果のデータの両方について広範なテストを行う必要があり、可能な限り本番環境と同様のデータを使用して開発とテストを実施したいと考えています。
ジュニアデータエンジニアが、本番環境データを開発テスト環境にマウントし、本番環境データに対してプレプロダクションコードを実行できるようにすることを提案しました。開発環境ではすべてのユーザーが管理者権限を持っているため、ジュニアデータエンジニアはチームのために権限の設定とデータのマウントを申し出ました。
この状況のベストプラクティスをとらえた記述はどれですか?

A. Delta Lake はすべてのデータをバージョン管理し、タイムトラベルをサポートしているため、ユーザーエラーや悪意のある人物によって運用データが完全に削除されることはありません。そのため、運用データをどこにでもマウントすることは一般的に安全です。
B. 運用データへのアクセスは常にパススルー資格情報を使用して検証されるため、任意の Databricks 開発環境にデータをマウントしても安全です。
C. 対話型コードが実行される環境では、運用データには読み取り権限でのみアクセスできるようにする必要があります。環境ごとに分離されたデータベースを作成すると、リスクがさらに軽減されます。
D. すべての開発者、テスト、本番環境のコードとデータは、単一の統合ワークスペースに存在する必要があります。テストと開発用に別々の環境を作成すると、リスクがさらに軽減されます。

Question 2

クエリの実行にかかった合計実時間を確認するにはどの方法を使用できますか?

A. Spark UI で、そのクエリに関連付けられているすべてのジョブのすべてのステージで実行されたすべてのタスク期間の合計を取得します。
B. Spark UI で、そのクエリに関連付けられている最も長く実行されているジョブのジョブ期間を取得します。
C. そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、合計実時間メトリックを使用します。
D. そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、集計されたタスク時間メトリックを使用します。

Question 3

プラットフォームチームは、CI/CDをサポートするために、Databricks Asset Bundlesの標準化されたテンプレートを作成しています。このテンプレートでは、アーティファクト、ワークスペースのルートパス、実行IDのデフォルトを指定する必要があります。また、「dev」ターゲットをデフォルトとして特定のパスをオーバーライドできるようにする必要があります。これらの要件を満たすために、チームはdatabricks.ymlをどのように使用すべきでしょうか？

A. 最上位レベルで、bundle、artifacts、workspace、run_as、targets を使用します。default:true で 1 つのターゲットを設定し、そのターゲットの下のワークスペース パスまたはアーティファクトをオーバーライドします。
B. ルート、モジュール、プロファイル、アクター、ターゲットを使用します。プロファイルにはワークスペースと成果物のデフォルトが含まれ、アクターは実行 ID を設定します。
C. プロジェクト、パッケージ、環境、ID、ステージを使用します。dev をデフォルトのステージとして設定し、環境の下のワークスペースをオーバーライドします。
D. デプロイメント、ビルド、コンテキスト、ID、および環境を使用します。dev をデフォルトの環境として設定し、ビルドの下のパスをオーバーライドします。

Question 4

データエンジニアが、user_idでグループ化された膨大なユーザーアクティビティログに対してgroupBy集計を実行しています。少数のユーザーが数百万件のレコードを保有しているため、タスクの偏りが生じ、実行時間が長くなっています。この集計における偏りを修正するには、どのような手法が考えられますか？

A. 集約前に偏ったキーにランダムなプレフィックスを追加してソルトを使用し、プレフィックスを削除した後に再度集約します。
B. 集計前に偏ったユーザーを除外します。
C. シャッフルを回避するには、groupBy の代わりに reduceByKey を使用します。
D. Spark ドライバーのメモリを増やして再試行してください。

Question 5

次の表は、電子商取引 Web サイト内のユーザー カートにあるアイテムで構成されています。

次の MERGE ステートメントは、このテーブルでスキーマの進化を有効にして、更新ビューを使用してこのテーブルを更新するために使用されます。

次のアップデートはどのように処理されますか?

A. ターゲット スキーマで予期される列が欠落しているため、更新は別の「復元された」列に移動されます。
B. 新しく復元されたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存の一致しないレコードに対して NULL として動的に読み取られます。
C. 新しいネストされたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存のレコードの基になるファイルが更新され、新しいフィールドに NULL 値が含まれるようになります。
D. ターゲット スキーマ内の既存の列への変更はサポートされていないため、更新でエラーが発生します。

Solutions: