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

1. データチームは、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理する、追加専用のDelta Lakeパイプラインを実装しています。ソースデータのスキーマ変更がパイプラインを中断することなく自動的に反映されるようにしたいと考えています。Deltaテーブルにデータを書き込む際、どのような構成を使用すべきでしょうか？

A) overwriteSchema = true
B) mergeSchema = true
C) ignoreChanges = false
D) 検証スキーマ = false

2. Apache Kafka プロデューサーからのすべてのレコードは、次のスキーマを持つ単一の Delta Lake テーブルに取り込まれます。
キーはバイナリ、値はバイナリ、トピックは文字列、パーティションはLONG​​、オフセットはLONG​​、タイムスタンプはLONG​​です。5つの固有のトピックが取り込まれています。個人識別情報（PII）が含まれるのは「登録」トピックのみです。企業はPIIへのアクセスを制限したいと考えています。また、このテーブルにPIIを含むレコードは、最初の取り込み後14日間のみ保持することを希望しています。
ただし、個人情報以外の情報については、これらの記録を無期限に保持したいと考えています。
次のソリューションのうちどれが要件を満たしていますか?

A) データはトピック フィールドごとにパーティション分割され、ACL と削除ステートメントがパーティション境界を活用できるようになります。
B) 値フィールドはバイナリ データとして保存されるため、この情報は PII とは見なされず、特別な予防措置を講じる必要はありません。
C) パーティション フィールドに基づいて個別のオブジェクト ストレージ コンテナーを指定し、ストレージ レベルでの分離を可能にする必要があります。
D) データは登録フィールドごとに分割され、PII ディレクトリに対して ACL と削除ステートメントを設定できるようになります。
E) すべてのデータは 2 週間ごとに削除する必要があります。Delta Lake のタイム トラベル機能を活用して、PII 以外の情報の履歴を維持する必要があります。

3. データエンジニアは、Lakeflow 宣言型パイプラインを使用して、ソースのブロンズテーブル(user_bronze)からターゲットのシルバーテーブル(user_silver)への行削除を伝播させています。エンジニアは、パイプライン実行中に user_bronze で行が削除されると、user_silver の対応する行も自動的に削除されるようにしたいと考えています。
ブロンズ テーブルでの削除がシルバー テーブルに伝播されるようにする構成はどれですか。

A) user_silver で CDF を有効にし、そのトランザクション ログを読み取り、MERGE を使用して削除を同期します。
B) user_bronze で変更データフィード (CDF) を有効にし、その CDF ストリームを読み取り、user_silver に対して apply_as_deletes=True を指定した apply_changes() を使用します。
C) CDF なしで apply_changes を使用し、_soft_deleted が true である行をフィルターします。
D) user_bronze で VACUUM を設定してファイルを削除し、user_silver を最初から再構築します。

4. Spark ドライバーの log4j 出力を解析するときに、テキストの重要な領域を識別するために使用できるテクノロジは次のどれですか。

A) Julia
B) Regex
C) C++
D) Scala Datasets
E) pyspsark.ml.feature

5. 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 を増やします。
B) 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。
C) 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。
D) spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
E) 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。

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