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

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen

1. ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例：UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか？

A) Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする
B) Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する
C) 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする
D) Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする

2. user_ltvというテーブルは、様々なチームのデータアナリストが使用するビューを作成するために使用されています。ワークスペース内のユーザーはグループに分けられ、ACLを使用してデータアクセスを設定するために使用されます。
user_ltv テーブルのスキーマは次のとおりです。
メール STRING、年齢 INT、LTV INT
次のビュー定義が実行されます。

マーケティング グループのメンバーではないアナリストが次のクエリを実行します。
email_ltv から * を選択
このクエリによって返される結果を説明するステートメントはどれですか?

A) 3 つの列が返されますが、1 つの列の名前は「redacted」になり、null 値のみが含まれます。
B) email 列と itv 列のみが返されます。email 列にはすべての null 値が含まれます。
C) メール、年齢、および ltv 列は、ユーザー ltv の値とともに返されます。
D) email 列と ltv 列は、ユーザー itv の値とともに返されます。
E) emailとltvの列のみが返されます。emailの列には文字列が含まれます。
各行に「REDACTED」と表示されます。

3. 次の表は、電子商取引 Web サイト内のユーザー カートにあるアイテムで構成されています。

次の MERGE ステートメントは、このテーブルでスキーマの進化を有効にして、更新ビューを使用してこのテーブルを更新するために使用されます。

次のアップデートはどのように処理されますか?

A) 新しく復元されたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存の一致しないレコードに対して NULL として動的に読み取られます。
B) ターゲット スキーマ内の既存の列への変更はサポートされていないため、更新でエラーが発生します。
C) ターゲット スキーマで予期される列が欠落しているため、更新は別の「復元された」列に移動されます。
D) 新しいネストされたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存のレコードの基になるファイルが更新され、新しいフィールドに NULL 値が含まれるようになります。

4. データエンジニアが構造化ストリーミングを使用して、ブロンズデルタテーブルからトランザクションデータを読み取っています。データに品質上の問題があり、トランザクション値が負になる場合があることが判明しました。その場合、行を別の隔離テーブルにルーティングする必要があります。正常なデータは下流のシステムで使用されるため、低レイテンシ要件が求められますが、不良データは定期的に分析されるのみで、本番環境への依存性はありません。隔離ジョブは、正常なデータに依存する本番環境プロセスに影響を与えないように実装する必要があり、ジョブのコストを最小限に抑える必要があります。これらの要件を満たすために、隔離プロセスはどのように実装すればよいでしょうか？

A) 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があり、他のプロセスとコンピューティングリソースを共有しないようにする必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があり、コストを最小限に抑えるため、別の小規模なクラスターに実装し、1日に1回のみ実行する必要があります。
B) 正常データ用の既存のストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。foreachBatch関数内でデータフレームをフィルタリングし、トランザクション値が0以上のレコードは正常データテーブルに、トランザクション値が0未満のレコードは隔離テーブルに書き込まれるようにします。foreachBatch関数内の書き込み処理の前後にTry/Catchを追加することで、ストリームが失敗しないようにすることができます。
C) 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があります。コストを最小限に抑えるため、両方を同じクラスター上で別々のストリームとして実行する必要があります。
D) 既存の正常データ用ストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。データフレームに「quarantine」という新しいブール列を追加し、トランザクション値が0未満の場合はtrue、0以上の場合はfalseに設定する必要があります。すべてのデータをまとめて処理して保存することで、コストを削減できます。

5. データエンジニアは、Databricks 間のシナリオにおいて読み取りパフォーマンスを最適化するために、Delta Sharing を設定しようとしています。受信者は、共有された売上データに対してタイムトラベルクエリとストリーミング読み取りを実行する必要があります。これらの機能を有効にしながら最適なパフォーマンスを実現するには、どの構成が最適でしょうか？

A) 履歴なしでスキーマ全体を共有し、パフォーマンスのために受信者側のキャッシュに依存します。
B) 履歴付きでテーブルを共有し、テーブルでパーティションが有効になっていないことを確認し、共有する前に CDF を有効にします。
C) 履歴なしでテーブルを共有し、パーティション分割を有効にしてクエリのパフォーマンスを向上させます。
D) パフォーマンスを向上させるには、Databricks 間の共有ではなくオープン共有プロトコルを使用します。

Fragen und Antworten: