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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:

Question 1

マーケティング チームは集計テーブルで営業組織とデータを共有したいと考えていますが、両チームが使用するフィールド名が一致しておらず、マーケティング固有のフィールドの多くが営業組織で承認されていません。
シンプルさを重視しながら状況に対処するソリューションは次のどれですか?

A. CTAS ステートメントを使用して、マーケティング テーブルから派生テーブルを作成し、変更を伝播するための本番環境を構成します。
B. マーケティング チームに結果を CSV としてダウンロードし、営業組織に電子メールで送信するよう指示します。
C. 必要なスキーマを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake の DEEP CLONE 機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
D. 現在の運用パイプラインに並列テーブル書き込みを追加し、マーケティング テーブルから必要に応じて変化する新しい販売テーブルを更新します。
E. 営業チームに承認されたフィールドのみを選択してマーケティング テーブルにビューを作成し、営業命名規則に標準化する必要があるフィールドの名前をエイリアスします。

Question 2

データエンジニアリングチームは、毎晩のバッチ更新を通じて集計統計テーブルを維持しています。このテーブルには、前日の合計売上に加え、過去7日間、年初来、四半期初来など、様々な期間の合計と平均が含まれています。このテーブルはstore_saies_summaryという名前で、スキーマは以下のとおりです。

daily_store_sales テーブルには、store_sales_summary を更新するために必要なすべての情報が含まれています。
このテーブルのスキーマは次のとおりです。
店舗ID INT、売上日 DATE、売上合計 FLOAT
daily_store_sales がタイプ 1 テーブルとして実装され、手動データ監査後に total_sales 列が調整される可能性がある場合、store_sales_summary テーブルで正確なレポートを生成するための最も安全な方法はどれですか。

A. daily_store_sales テーブルに対するバッチ読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、upsert ロジックを使用して store_sales_summary テーブルの結果を更新します。
B. Structured Streaming を使用して、daily_store_sales の変更データ フィードにサブスクライブし、更新ごとに store_sales_summary テーブルの集計に変更を適用します。
C. daily_store_sales テーブルに対してバッチ読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、各更新で store_sales_summary テーブルを上書きします。
D. daily_store_sales テーブルに対して適切な集計ロジックをバッチ読み取りとして実装し、store_sales_summary テーブルに毎晩新しい行を追加します。
E. daily_store_sales テーブルに対する構造化ストリーミング読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、upsert ロジックを使用して store_sales_summary テーブルの結果を更新します。

Question 3

データエンジニアは、S3ストレージに新しいCSVファイルが到着すると自動的に処理する効率的なパイプラインを設計する必要があります。これらの要件を満たすために、データエンジニアはどのDatabricks機能を使用すべきでしょうか？

A. 標準の Spark readStream を使用して、フォーマット ("csv") とフォーマット ("json") でクラウド ストレージからストリーミングします。
B. スケジュールされた Databricks ジョブによる従来のバッチ処理
C. 処理されたファイルを追跡するためのパラメータ付きのCOPY INTO SQLコマンド
D. スキーマ推論と進化が有効になっている自動ローダー

Question 4

データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A. 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。
B. 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。
C. 機密列を選択せず​​にビューを作成します。
D. UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。

Question 5

データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？

A. ジョブ実行の詳細ページから、ジョブのログをエクスポートするか、ログ配信を構成します。次に、コンピューティングの詳細ページからコンピューティング ドライバー ログとイベント ログを取得して、stdout/stderr をクラスター イベントと関連付けます。
B. ワーカー ログにはすべてのタスクとクラスター イベントの stdout/stderr が含まれているため、Spark UI からワーカー ログを直接ダウンロードし、ドライバー ログは無視します。
C. ノートブックの実行結果を HTML にエクスポートします。このバンドルには、すべてのタスクにわたる完全な stdout、stderr、およびクラスター イベント履歴が含まれます。
D. ノートブックの対話型デバッガーを使用して、マルチタスク ジョブ全体を再実行し、失敗したタスクのステップスルー トレースをキャプチャします。

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