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

1. ジュニアデータエンジニアが、ワークロードをリレーショナルデータベースシステムからDatabricks Lakehouseに移行しています。ソースシステムはスタースキーマを使用しており、外部キー制約とマルチテーブル挿入を利用して書き込み時にレコードを検証しています。
このワークロードを移行する際にエンジニアが行う決定に影響を与える考慮事項は何ですか?

A) すべての Delta Lake トランザクションは単一のテーブルに対して ACID 準拠であり、Databricks は外部キー制約を強制しません。
B) 外部キーは主キー フィールドを参照する必要があります。複数のテーブルを挿入する場合は、Delta Lake の upsert 機能を活用する必要があります。
C) 複数のテーブルに同時にコミットするには、複数のテーブル ロックを取得する必要があり、デッドロック状態になる可能性があります。
D) Databricks では、ハッシュされた識別子に対してのみ外部キー制約が許可され、これにより、高度に並列化された書き込みでの衝突が回避されます。
E) Databricks は Spark SQL と JDBC をサポートしており、すべてのロジックをリファクタリングなしでソース システムから直接移行できます。

2. データ エンジニアリング チームは次のコードを管理しています。

このコードが論理的に正しい結果を生成し、ソース テーブル内のデータが重複排除され検証されていると仮定すると、このコードを実行すると何が起こるかを説明するステートメントはどれですか。

A) バッチ ジョブは、customer_id を主キーとして使用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを更新し、テーブルの現在のバージョンと異なる値を持つ行のみを置き換えます。
B) 増分ジョブは、状態ストア内の実行情報を活用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルの集計値を更新します。
C) gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルは、バッチ ジョブとして silver_customer_sales テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
D) 増分ジョブは、silver_customer_sales テーブルに新しい行が書き込まれたかどうかを検出します。新しい行が検出されると、すべての集計が再計算され、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを上書きするために使用されます。
E) silver_customer_sales テーブルは、バッチ ジョブとして gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。

3. データ エンジニアリング チームは、自動化された ETL プロセスの一環としてテーブルのタグ付けシステムを実装し、Unity Catalog 内のテーブルにプログラムでタグを適用する必要があります。
プログラムによってテーブルにタグを追加する SQL コマンドはどれですか?

A) ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
B) APPLY TAGS ON table_name VALUES ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
C) COMMENT ON TABLE table_name TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
D) SET TAGS FOR table_name AS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

4. データチームは、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理する、追加専用のDelta Lakeパイプラインを実装しています。ソースデータのスキーマ変更がパイプラインを中断することなく自動的に反映されるようにしたいと考えています。Deltaテーブルにデータを書き込む際、どのような構成を使用すべきでしょうか？

A) overwriteSchema = true
B) ignoreChanges = false
C) 検証スキーマ = false
D) mergeSchema = true

5. DLT パイプラインには、次のストリーミング テーブルが含まれます。
Raw_lot は、心拍数追跡デバイスから生のデバイス測定データを取り込みます。
Bpm_stats は、raw_lot からの BPM 測定値に基づいてユーザー統計を段階的に計算します。
データ エンジニアは、パイプラインの更新が実行されたときにダウンストリーム テーブルを再計算しながら、raw_iot テーブルで手動で削除または更新されたレコードを保持できるように、このパイプラインをどのように構成できますか。

A) SkipChangeCommitsフラグをtrueに設定する raw_lot
B) bpm_statsのskipChangeCommitsフラグをtrueに設定する
C) bpm_stats のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。
D) raw_iot のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。

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