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

1. 述語プッシュダウンを活用しないことによって発生するパフォーマンスの問題を、Spark UI のどこで診断できますか?

A) Delta Lakeのトランザクションログで、列の統計情報に注目してください。
B) クエリ詳細画面で物理プランを解釈することにより
C) Executorのログファイルで、「述語プッシュダウン」を捕捉することにより
D) ストレージ詳細画面で、どのRDDがディスク上に保存されていないかを確認します。
E) ステージの詳細画面の完了ステージテーブルで、入力列から読み取ったデータのサイズを確認します。

2. Databricksジョブは3つのタスクで構成されており、それぞれがDatabricksノートブックです。タスクAは他のタスクに依存しません。タスクBとCは並列実行され、それぞれがタスクAに対して順次依存関係を持ちます。
タスク A と B は正常に完了したが、スケジュールされた実行中にタスク C が失敗した場合、結果の状態を説明するステートメントはどれですか。

A) すべてのタスクが正常に完了しない限り、変更は Lakehouse にコミットされません。タスク C が失敗したため、すべてのコミットは自動的にロールバックされます。
B) タスク A と B に関連付けられたノートブックで表現されたすべてのロジックは正常に完了します。タスク C で行われた変更は、タスクの失敗によりロールバックされます。
C) タスク A に関連付けられたノートブックで表現されたすべてのロジックは正常に完了します。ステージの失敗のため、タスク B と C は変更をコミットしません。
D) タスク A および B に関連付けられたノートブックで表現されたすべてのロジックが正常に完了します。タスク C の一部の操作は正常に完了している可能性があります。
E) すべてのタスクは依存関係グラフとして管理されるため、すべてのタスクが正常に完了するまで、変更は Lakehouse にコミットされません。

3. データ エンジニアリング チームは次のコードを管理しています。

このコードが論理的に正しい結果を生成し、ソース テーブル内のデータが重複排除され検証されていると仮定すると、このコードを実行すると何が起こるかを説明するステートメントはどれですか。

A) silver_customer_sales テーブルは、バッチ ジョブとして gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
B) 増分ジョブは、silver_customer_sales テーブルに新しい行が書き込まれたかどうかを検出します。新しい行が検出されると、すべての集計が再計算され、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを上書きするために使用されます。
C) gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルは、バッチ ジョブとして silver_customer_sales テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
D) 増分ジョブは、状態ストア内の実行情報を活用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルの集計値を更新します。
E) バッチ ジョブは、customer_id を主キーとして使用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを更新し、テーブルの現在のバージョンと異なる値を持つ行のみを置き換えます。

4. データエンジニアのユーザーAは、REST APIを使用してプログラム的に複数のジョブを作成し、新しいパイプラインを本番環境にプロモートしました。DevOpsエンジニアのユーザーBは、REST APIを介してジョブの実行をトリガーするように外部オーケストレーションツールを設定しました。両ユーザーは、個人アクセストークンを使用してREST API呼び出しを承認しました。
これらのイベントに関するワークスペース監査ログの内容を説明している記述はどれですか?

A) ユーザー B が最後にジョブを構成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
B) ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、これらのイベントを識別するためにサービス プリンシパルが自動的に使用されます。
C) ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、ユーザー ID は監査ログに記録されません。
D) ユーザー A がジョブを作成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
E) これらのイベントは個別に管理されるため、ユーザー A の ID はジョブ作成イベントに関連付けられ、ユーザー B の ID はジョブ実行イベントに関連付けられます。

5. データ エンジニアが次の PySpark コードを実行しようとしています。
df = spark.read.table("売上")
結果 = df.groupBy("地域").agg(合計("収益"))
しかし、実行プランを調べて Spark ジョブをプロファイリングすると、集約フェーズで過度のデータ シャッフルが発生していることがわかります。
groupBy 集計操作中のシャッフルを減らすには、どの手法を適用する必要がありますか?

A) ブロードキャスト参加を使用します。
B) DataFrame df をキャッシュします。
C) 集約前にリージョンごとに再パーティション化します。
D) 集約後に coalesce() を使用します。

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