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

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. トランザクションテーブルは、product_id、user_id、event_date列に基づいてリキッドクラスター化されています。どの操作がクラスターオンライトをサポートしていませんか？

A) INSERT INTO operations
B) CTAS and RTAS statements
C) spark.write.format('delta').mode('append')
D) spark.writestream.format('delta').mode('append')

2. データエンジニアリングチームは、数千のテーブルとビューを含むエンタープライズシステムをレイクハウスに移行しています。彼らは、ブロンズ、シルバー、ゴールドの一連のテーブルを使用して、ターゲットアーキテクチャを実装する予定です。ブロンズテーブルは、本番環境のデータエンジニアリングワークロードでほぼ独占的に使用され、シルバーテーブルはデータエンジニアリングと機械学習の両方のワークロードをサポートするために使用されます。ゴールドテーブルは、主にビジネスインテリジェンスとレポート作成の目的で使用されます。個人識別情報（PII）はすべてのデータ層に存在しますが、シルバーレベルとゴールドレベルのすべてのデータには仮名化と匿名化のルールが適用されます。
組織は、多様なチーム間でのコラボレーション能力を最大限に高めながら、セキュリティ上の懸念を軽減することに関心を持っています。
このシステムを実装するためのベストプラクティスを示す記述はどれですか?

A) すべてのテーブルは、作成元のデータベースで使用される同じストレージ コンテナーに存在する必要があるため、組織はデータ分離の要件に応じて数十から数千のデータベースを作成する準備をする必要があります。
B) Databricks 上のデータベースは単なる論理構造であるため、データベース構成に関する選択は Lakehouse のセキュリティや検出可能性に影響を与えません。
C) すべての本番テーブルを単一のデータベースに Storinq すると、Lakehouse 全体で利用可能なすべてのデータ資産の統合ビューが提供され、すべてのユーザーにこのデータベースの表示権限を付与することで検出が簡素化されます。
D) デフォルトの Databricks データベースで作業すると、マネージド テーブルが DBFS ルートに作成されるため、マネージド テーブルを操作するときに最大限のセキュリティが提供されます。
E) データ品質層に基づいてテーブルを別々のデータベースに分離すると、データベース ACL による権限管理が容易になり、管理対象テーブルのデフォルトの保存場所を物理的に分離できるようになります。

3. 次のエラー トレースバックを確認します。

発生したエラーについて説明している文はどれですか?

A) 心拍数列が列として正しく識別されていないため、構文エラーがあります。
B) 実行されたコードは PvSoark ですが、Scala ノートブックで実行されました。
C) DataFrame オブジェクトは乗算できないため、型エラーが発生します。
D) 列オブジェクトは乗算できないため、型エラーが発生します。
E) テーブルにheartrateheartrateheartrateという名前の列はありません

4. ジュニアデータエンジニアが、Delta Lakeの変更データフィード機能を利用して、delta.enableChangeDataFeed = trueプロパティで作成されたブロンズテーブルの全行で有効であったすべての値を表すType 1テーブルを作成しようとしています。彼らは、以下のコードを日常的なジョブとして実行する予定です。

上記のクエリを複数回実行した場合の実行と結果を説明するステートメントはどれですか?

A) ジョブが実行されるたびに、元のバージョンと現在のバージョンの違いが計算されます。これにより、一部のレコードに重複したエントリが発生する可能性があります。
B) ジョブが実行されるたびに、挿入または更新されたレコードの履歴全体を使用してターゲット テーブルが上書きされ、目的の結果が得られます。
C) ジョブが実行されるたびに、新しく更新されたレコードがターゲット テーブルにマージされ、同じ主キーを持つ以前の値が上書きされます。
D) ジョブが実行されるたびに、挿入または更新されたレコードの利用可能な履歴全体がターゲット テーブルに追加され、多くの重複エントリが生成されます。
E) ジョブが実行されるたびに、前回の実行以降に挿入または更新されたレコードのみがターゲット テーブルに追加され、目的の結果が得られます。

5. データ エンジニアは、ストリーミング注文データを処理するための Lakeflow 宣言型パイプラインを設計しています。
パイプラインはオートローダーを使用してデータを取り込み、customer_idとamountが0より大きいことを確認することでデータ品質を強化する必要があります。無効なレコードは削除する必要があります。Lakeflowの宣言型パイプライン構成のうち、Pythonを使用してこの要件を実装できるものはどれですか？

A) @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
)
B) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")
C) @dlt.table
@dlt.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")
D) @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect("valid_amount", "amount > 0")
)

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