Databricks Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN

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

1. 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)

2. ジュニア データ エンジニアが、Databricks ジョブ UI を使用して一連のジョブを手動で構成しました。
エンジニアは自分の作業を確認すると、自分が各ジョブの「オーナー」としてリストされていることに気づきます。
「所有者」権限を「DevOps」グループに移管しようとしましたが、このタスクを正常に完了できません。
この権限の譲渡を妨げている原因を説明している記述はどれですか?

A) ワークスペース管理者のみがグループに「所有者」権限を付与できます。
B) Databricks ジョブの作成者は常に「所有者」権限を持ちます。この構成は変更できません。
C) Databricks ジョブには所有者が 1 人だけ必要です。「所有者」権限をグループに割り当てることはできません。
D) デフォルトの「admins」グループ以外では、個々のユーザーにのみジョブに対する権限を付与できます。
E) ユーザーは、そのグループのメンバーである場合にのみ、ジョブの所有権をグループに譲渡できます。

3. マーケティング チームは集計テーブルで営業組織とデータを共有したいと考えていますが、両チームが使用するフィールド名が一致しておらず、マーケティング固有のフィールドの多くが営業組織で承認されていません。
シンプルさを重視しながら状況に対処するソリューションは次のどれですか?

A) CTAS ステートメントを使用して、マーケティング テーブルから派生テーブルを作成し、変更を伝播するための本番環境を構成します。
B) 現在の運用パイプラインに並列テーブル書き込みを追加し、マーケティング テーブルから必要に応じて変化する新しい販売テーブルを更新します。
C) マーケティング チームに結果を CSV としてダウンロードし、営業組織に電子メールで送信するよう指示します。
D) 必要なスキーマを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake の DEEP CLONE 機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
E) 営業チームに承認されたフィールドのみを選択してマーケティング テーブルにビューを作成し、営業命名規則に標準化する必要があるフィールドの名前をエイリアスします。

4. 本番環境にデプロイされた構造化ストリーミングジョブにより、クラウドストレージのコストが予想以上に高くなっています。現在、通常の実行では、各マイクロバッチのデータが3秒未満で処理されています。レコード数0のマイクロバッチが1分間に少なくとも12回処理されています。ストリーミング書き込みは、デフォルトのトリガー設定を使用して構成されています。本番環境ジョブは現在、他の多くのDatabricksジョブと共に、インスタンスプールがプロビジョニングされたワークスペースでスケジュールされており、バッチ実行を含むジョブの起動時間を短縮しています。
他のすべての変数を一定に保ち、レコードを 10 分以内に処理する必要があると仮定すると、どの調整が要件を満たすでしょうか。

A) トリガー間隔を 500 ミリ秒に設定します。トリガー間隔を小さく、かつゼロ以外の値に設定すると、ソースが頻繁にクエリされなくなります。
B) チェックポイント ディレクトリを変更せずにトリガー間隔を変更することはできないため、並列処理を最大化するためにシャッフル パーティションの数を増やします。
C) トリガー 1 回オプションを使用し、10 分ごとにクエリを実行するように Databricks ジョブを構成します。このアプローチにより、コンピューティングとストレージの両方のコストが最小限に抑えられます。
D) トリガー間隔を 10 分に設定します。各バッチはソース ストレージ アカウント内の API を呼び出すため、トリガー頻度を最大許容しきい値まで下げると、このコストが最小限に抑えられます。
E) トリガー間隔を 3 秒に設定します。デフォルトのトリガー間隔では、バッチあたりのレコード消費量が多すぎるため、ディスクへの書き込みが発生し、ボリューム コストが増加する可能性があります。

5. あるデータエンジニアが、本番環境レベルのデータパイプラインを構築するためのツールを評価しています。チームは、クラウドオブジェクトストレージからの変更データを処理し、無効なレコードをフィルタリングまたは分離し、下流のコンシューマーにクリーンなデータをタイムリーに配信する必要があります。チームは小規模で、期限も厳しく、パイプラインの監査と保守性を維持しながら、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑え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実装する必要がありますか?

A) Spark ジョブを介して Delta テーブルに直接データを取り込み、UDF を使用してデータ品質フィルターを適用し、LDP を使用してマテリアライズド ビューを作成します。
B) LDP を使用して、ストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューを含む宣言型パイプラインを構築し、データ期待値と増分処理の組み込みサポートを活用します。
C) ハイブリッド アプローチを使用します。Auto Loader を使用して Bronze テーブルに取り込み、Databricks ワークフローで SQL クエリを使用して処理し、スケジュールに従ってクリーンアップされた Silver テーブルと Gold テーブルを生成します。
D) 構造化ストリーミングを備えた Auto Loader を使用して取り込みを実装し、チェックポイントとマージ ロジックを使用して無効なデータの処理とテーブルの更新を管理します。

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