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

1. ほぼリアルタイムのワークロードを容易にするために、データエンジニアはDatabricks Auto Loaderのスキーマ検出および進化機能を活用するヘルパー関数を作成しています。この関数は、ソースのスキーマを自動で直接検出し、ソースディレクトリにJSONファイルが到着すると段階的に処理し、新しいフィールドが検出されるとテーブルのスキーマを自動的に進化させます。
関数は以下に空白で表示されます。

指定された要件を満たすために空欄を正しく埋める回答はどれですか?

A)

B)

C)

D)

E)

2. データエンジニアは、共同ワークスペース内のDatabricksジョブのACLを構成する際に、最小権限の原則を適用したいと考えています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) アクセスの問題を回避するために、すべてのユーザーにすべてのジョブに対する CAN MANAGE 権限を付与します。
B) フォルダー レベルの権限のみを使用し、個々のジョブに権限を設定することは避けてください。
C) すべてのユーザーに CAN RUN 権限を付与し、単一の管理グループに CAN MANAGE 権限を付与します。
D) 各ジョブでの役割に必要な最小限の権限レベル (例: CAN RUN または CAN VIEW) のみをユーザーに割り当てます。

3. データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?

A) ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。
B) コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。
C) Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。
D) ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。

4. データエンジニアは、顧客取引データを処理する本番環境のLakeflow宣言型パイプラインを管理しています。パイプラインには、transaction_amount > 0やcustomer_id IS NOT NULLといった、いくつかのデータ品質期待値が含まれています。これらの期待値は、SQLのEXPECT句を使用して定義されています。
エンジニアは、最新のパイプライン更新中に各期待値を満たしたレコード数と満たなかったレコード数を分析することで、パイプラインのデータ品質を監視することを目指しています。Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログは、event_log_tableというDeltaテーブルに保存されます。
最新のパイプライン更新では、各期待値の名前、関連付けられたデータセット、期待値を満たしたレコードの数、期待値を満たさなかったレコードの数などの情報を抽出するための、プログラム的に適切なアプローチを決定します。
Lakeflow 宣言型パイプライン イベント ログから必要なデータ品質メトリックを取得する方法はどれですか。

A) Lakeflow 宣言型パイプライン UI を使用して特定のパイプラインに移動し、データセットを選択し、[データ品質] タブを表示して期待メトリックを手動で取得します。
B) event_log_table にアクセスし、event_type = 'flow_progress' のイベントをフィルタリングし、details.flow_progress.data_quality.expectations フィールドを解析して必要なメトリックを抽出します。
C) event_log_table で、event_type = 'data_quality' のイベントを照会し、passed_records フィールドと failed_records フィールドを直接選択します。
D) event_log_table にアクセスし、event_type = 'expectation_result' のイベントをフィルタリングし、詳細フィールドから期待メトリックを抽出します。

5. 3 つのエグゼキュータ ノードを持つ特定のクラスターの Ganglia メトリックを評価する場合、VM のリソースが適切に使用されていることを示す指標はどれですか。

A) 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
B) CPU使用率は約75%です
C) ネットワークI/Oが急上昇することはありません
D) ディスク容量の合計は一定のままです
E) 5分間の負荷平均は一定/平坦のままです

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