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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Delta Lake and Data Management | - Schema evolution and enforcement - Time travel and versioning - Delta Lake transactions and ACID properties |
| Topic 2: Data Ingestion and Processing | - Structured Streaming fundamentals - Batch and streaming ingestion with Auto Loader - ETL pipeline design patterns |
| Topic 3: Data Modeling and Transformation | - Spark SQL transformations - Dimensional modeling concepts - Performance optimization techniques |
| Topic 4: Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Workspace and cluster architecture - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Data governance concepts (Unity Catalog basics) |
| Topic 5: Production Pipelines and Orchestration | - Databricks Workflows - Error handling and recovery strategies - Job scheduling and monitoring |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
クエリの実行に時間がかかりすぎています。Spark UI を調査した結果、データエンジニアがディスク使用量の大幅な増加を発見しました。使用されているコンピューティングインスタンスのコア対メモリ比は
1:2. データエンジニアが漏洩を最小限に抑えるために取るべき2つのステップは何ですか？(2つ選択してください。)
- A. spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
- B. よりネットワーク帯域幅の広いコンピューティング インスタンスを選択します。
- C. コア対メモリ比の高いコンピューティング インスタンスを選択します。
- D. より多くのディスク容量を持つコンピューティングインスタンスを選択します。
- E. spark.sql.files.maxPartitionBytes を増やします。
Correct Answer: A,C 🗳️
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本番環境データへの偶発的なコミットを防ぐため、シニアデータエンジニアは、すべての開発作業でDelta Lakeテーブルのクローンを参照するというポリシーを制定しました。ディープクローンとシャロークローンの両方をテストした後、シャロークローンを使用して開発テーブルを作成しました。最初のテーブル作成から数週間後、タイプ1の緩やかに変化するディメンション（SCD）として実装された複数のテーブルのクローンバージョンが動作しなくなりました。ソーステーブルのトランザクションログには、前日にバキュームが実行されたことが記録されています。
クローンされたテーブルが機能しなくなったのはなぜですか?
- A. SHALLOW CLONE で作成されたテーブルは、デフォルトの保持しきい値である 7 日後に自動的に削除されます。
- B. クローン操作によって作成されたメタデータは、バキュームコマンドによって無効として削除されたデータファイルを参照しています。
- C. バキュームを実行すると、テーブルの浅いクローンが自動的に無効になります。クローンされたテーブルを繰り返しクエリする場合は、常に深いクローンを使用する必要があります。
- D. タイプ 1 の変更によって既存のレコードが上書きされるため、Delta Lake は複製されたテーブルのデータの一貫性を保証できません。
- E. バキュームによって圧縮されたデータ ファイルはクローンされたメタデータによって追跡されません。クローンされたテーブルで更新を実行すると、最近の変更が取り込まれます。
Correct Answer: B 🗳️
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米国に拠点を置く小規模企業は、最近、インドのコンサルティング会社と契約を結び、人工知能(AI)アプリケーションを強化するための新たなデータエンジニアリングパイプラインをいくつか実装しました。同社のデータはすべて、米国の地域クラウドストレージに保存されています。
会社のワークスペース管理者は、請負業者が使用する Databricks ワークスペースをどこに展開すればよいかわかりません。
すべてのデータ ガバナンスの考慮事項が考慮されていると仮定すると、どの記述がこの決定に正確に影響しますか。
- A. Databricks ワークスペースは、地域のインフラストラクチャに依存しません。そのため、ワークスペース管理者にとって最も便利なものに基づいて決定する必要があります。
- B. Databricks は、対話型開発中にユーザー ワークステーションをドライバーとして活用します。そのため、ユーザーは常に、物理的に近いリージョンにデプロイされたワークスペースを使用する必要があります。
- C. Databricks はクラウド ボリューム ストレージ上で HDFS を実行します。そのため、データが保存されるリージョンにクラウド仮想マシンを展開する必要があります。
- D. Databricks ノートブックは、すべての実行可能コードをユーザーのブラウザーからオープン インターネット経由で仮想マシンに送信します。可能な限り、エンド ユーザーの近くのワークスペース リージョンを選択するのが最も安全です。
- E. リージョン間の読み取りと書き込みには大きなコストと遅延が発生する可能性があります。可能な限り、コンピューティングはデータが保存されているのと同じリージョンにデプロイする必要があります。
Correct Answer: E 🗳️
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大規模な分散型 Databricks バッチおよびストリーミング パイプラインのすべてのノードにわたって一貫した PII マスキングを確保する際の主な技術的課題は何ですか。
- A. PII マスキングは直接識別子に対してのみ必要です。
- B. 動的データ マスキングは保存時にのみ適用されるため、クエリのパフォーマンスには影響しません。
- C. Databricks のネイティブ マスキングは、すべての下流の外部 Databricks システムと自動的に同期します。
- D. マスキング関数は、Unity Catalog を通じて標準化および管理され、データの不整合を回避するためにすべての関連データセットに強制適用される必要があります。
Correct Answer: D 🗳️
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データエンジニアリングチームは、Databricks Unity Catalog のアクセス制御を設定しています。販売カタログに対する SELECT 権限を analyst_group に付与し、このグループのメンバーがカタログ内の現在および将来のすべてのスキーマ、テーブル、ビューに対して自動的に SELECT アクセス権限を持つことを期待しています。Unity Catalog における権限の継承動作について説明されているものは何ですか？
- A. カタログに対して SELECT を付与すると、そのカタログ内の現在および将来のすべてのスキーマ、テーブル、ビューに SELECT が自動的に適用されます。
- B. Unity カタログ内の権限はカスケードされません。カタログ レベルで付与されている場合でも、各スキーマとテーブルに対して SELECT を明示的に付与する必要があります。
- C. カタログ レベルでの SELECT の付与は既存のスキーマとテーブルに適用されますが、将来作成されるものには適用されません。
- D. スキーマ レベルで付与された権限は、カタログ レベルの権限をオーバーライドし、明示的に取り消されない限りアクセスを防止します。
Correct Answer: B 🗳️
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