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

1. スピルは、様々な広範な変換の実行の結果として発生します。しかし、スピルを診断するには、重要な指標を積極的に探す必要があります。
パーティションがディスクに書き込まれていることを示す主なインジケーターのうち 2 つは、Spark UI のどこにありますか?

A) ステージの詳細画面とクエリの詳細画面
B) Executor の詳細画面と Executor のログファイル
C) クエリの詳細画面とジョブの詳細画面
D) ステージの詳細画面とエグゼキュータのログファイル
E) ドライバーとエグゼキューターのログファイル

2. あるデータアーキテクトは、Lakeの組み込みバージョン管理機能とタイムトラベル機能について耳にしました。監査目的で、顧客テーブルに表示されるすべての有効な住所を完全に維持する必要があります。
アーキテクトは、タイプ1のテーブルを実装し、既存のレコードを新しい値で上書きし、Delta Lakeのタイムトラベルを利用して長期監査をサポートすることに関心を持っています。プロジェクトのデータエンジニアは、タイプ2のテーブルの方がパフォーマンスとスケーラビリティが向上すると考えています。この決定において重要な情報はどれですか？

A) Delta Lake のタイムトラベルは、長期的なバージョン管理ソリューションを提供するためのコストや待ち時間が適切に拡張できません。
B) シャロークローンをタイプ 1 テーブルと組み合わせて、長期的なバージョン管理の履歴クエリを高速化できます。
C) Delta Lake はタイプ 0 テーブルのみをサポートします。Delta Lake テーブルにレコードを挿入すると、そのレコードを変更することはできません。
D) タイプ 1 の変更によりデータ ファイルが適切に変更されるため、Delta Lake タイム トラベルを使用してこれらのテーブルの以前のバージョンをクエリすることはできません。
E) タイプ 2 テーブルでは 1 回の更新で複数のフィールドを設定する必要があるため、クエリが部分的に完了した状態で失敗すると、データ破損が発生する可能性があります。

3. 統合テストについて説明している記述はどれですか?

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

4. Databricks Asset Bundle プロジェクトのファイル resources/app.yml で、データ エンジニアは Databricks アプリ databricks_app_deployed とボリューム volume_deployed をデプロイし、Databricks アプリの背後にあるサービス プリンシパルにボリュームへの読み取りおよび書き込みのアクセス許可を付与したいと考えています。
データ エンジニアはどのようにしてデプロイメントを実現する必要がありますか?

A)

B)

C)

D)

5. データエンジニアが、ソースからのCDC(変更データキャプチャ)データを処理するために、Lakeflow宣言型パイプラインを設定しています。ソースイベントは順序どおりに到着しないことがあり、同じupdate_timestampで異なるupdate_sequence_idを持つ複数の更新が発生することがあります。
イベントが正しく順序付けられていることを確認するために、データ エンジニアは何をすべきでしょうか?

A) AUTO CDC API で SEQUENCE BY STRUCT(event_timestamp, update_sequence_id) を使用します。
B) ウィンドウ関数を使用して、同じパーティション内、つまり LDP パイプライン内の update_timestamp 内の update_sequence_id をソートします。
C) AUTO CDC API で track_history_column_list を [event_timestamp, event_id] に設定します。
D) dropDuplicates() を使用して、LDP 内の順序が正しくないレコードや重複したレコードを削除します。

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