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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. チームのジュニア データ エンジニアが次のコード ブロックを実装しました。

new_eventsビューには、events Deltaテーブルと同じスキーマを持つレコードのバッチが含まれています。event_idフィールドは、このテーブルの一意のキーとして機能します。
このクエリを実行すると、既存のレコードと同じ event_id を持つ新しいレコードはどうなるでしょうか?

A) 結合されます。
B) 挿入されます。
C) 無視されます。
D) 更新されました。
E) 削除されます。

2. データ エンジニアは、ひどく偏った国別の履歴パーティションを持つ Delta テーブルを継承します。
クエリは多くの場合、高カーディナリティの customer_id でフィルタリングされ、時間の経過とともにディメンション間で変化します。エンジニアは、混乱を招く完全な書き換えを回避し、偏ったパーティションの影響を軽減し、アクセスパターンの変化に応じて優れたクエリパフォーマンスを維持する戦略を求めています。データエンジニアが実行すべき2つのアクションはどれですか？(2つ選択してください。)

A) 最適化された書き込みのみに依存します。Databricks は時間の経過とともにパーティション分割をクラスタリングに自動的に置き換えます。
B) 既存のパーティションを保持し、ビンパッキング OPTIMIZE のみに依存します。多次元フィルターでは ZORDER とクラスタリングは不要です。
C) OPTIMIZE table_name を定期的に実行します。
D) メンテナンスのオーバーヘッドを回避するためにデータ スキップ統計を無効にし、代わりに適応型クエリ実行に依存します。
E) 静的パーティショニングからリキッド クラスタリングに切り替えて、customer_id などの一般的なフィルターを反映する初期クラスタリング キーを選択します。

3. データチームは、Databricks で毎日のマルチタスク ETL パイプラインを自動化しています。このパイプラインには、生データを取り込むためのノートブック、データ変換のための Python Wheel タスク、集計を更新するための SQL クエリが含まれています。パイプラインをプログラムでトリガーし、GUI で過去の実行を確認したいと考えています。タスクが失敗した場合は再試行し、失敗したタスクがあれば関係者にメールで通知する必要があります。これらの要件を満たす 2 つのアプローチはどれですか？(2 つ選択してください。)

A) UI、Databricks Asset Bundles (DAB)、またはJobs REST API (/jobs/create) を使用して、ノートブック、Python Wheel、SQLタスクを含むマルチタスクジョブを作成します。ジョブ定義で、タスクレベルの再試行とメール通知を設定します。
B) Databricks Asset Bundles (DAB) を使用してワークフローをデプロイし、ワークスペース内の各タスクのノートブックまたはスクリプト パスを参照して個々のタスクを直接トリガーします。
C) Databricks Jobs REST API (/jobs/run-now)、CLI (databricks jobs run-now)、またはいずれかの Databricks SDK を使用して、プログラムによってジョブをトリガーします。
D) REST API エンドポイント /jobs/runs/submit を使用して、各タスクを個別のジョブ実行として個別にトリガーし、オーケストレーターでカスタム ロジックを使用して再試行を実装します。
E) dbutils.notebook.run() を使用して各ステップを呼び出す単一のオーケストレーター ノートブックを作成し、そのノートブックのジョブを定義して、ノートブック レベルで再試行と通知を構成します。

4. 退職するプラットフォームオーナーは現在、複数のカタログの所有権を保持し、ストレージの認証情報と外部ロケーションを管理しています。データエンジニアは、継続性を確保するよう求められています。具体的には、カタログの所有権をプラットフォームチームグループに移管し、継続的な権限管理を委任し、デルタ共有を介してデータの受信と共有を行う権限を維持する必要があります。メタストア全体でこれらのアクションを実行するには、どのような役割が必要ですか？

A) カタログ所有者。カタログ所有者はメタストア内の任意のカタログ内の任意のオブジェクトを転送できるためです。
B) アカウント管理者。アカウント管理者はメタストアを作成することはできますが、カタログの所有権を変更することはできないためです。
C) メタストア管理者。メタストア管理者は、共有や受信者を含むすべてのメタストア オブジェクトにわたって所有権を譲渡し、権限を管理できるためです。
D) ワークスペース管理者。ワークスペース管理者は、任意の Unity Catalog オブジェクトの所有権を譲渡できるためです。

5. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットを、ターゲット部分ファイルサイズ512MBでParquetに書き出す必要があります。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
B) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
C) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512)を計算し、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。
E) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。

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