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

1. セキュリティ チームは、Databricks シークレット モジュールを利用して外部データベースに接続できるかどうかを調査しています。
すべてのPython変数を文字列で定義してコードをテストした後、パスワードをsecretsモジュールにアップロードし、現在アクティブなユーザーに適切な権限を設定します。その後、コードを以下のように変更します(他の変数はすべて変更しません)。

上記のコードが実行されると何が起こるかを説明している文はどれですか?

A) 外部テーブルへの接続は成功します。パスワードの文字列値がプレーンテキストで出力されます。
B) 外部テーブルへの接続は失敗し、文字列「redacted」が出力されます。
C) ノートブックに対話型入力ボックスが表示されます。正しいパスワードを入力すると、接続が成功し、パスワードがプレーンテキストで印刷されます。
D) ノートブックに対話型入力ボックスが表示されます。正しいパスワードを入力すると、接続が成功し、エンコードされたパスワードが DBFS に保存されます。
E) 外部テーブルへの接続は成功し、文字列「redacted」が出力されます。

2. データエンジニアチームは、新しいデータパイプラインへの移行を開始する前に、開発テスト環境と本番環境の環境を構築しています。チームは、コードとコード実行結果のデータの両方について広範なテストを行う必要があり、可能な限り本番環境と同様のデータを使用して開発とテストを実施したいと考えています。
ジュニアデータエンジニアが、本番環境データを開発テスト環境にマウントし、本番環境データに対してプレプロダクションコードを実行できるようにすることを提案しました。開発環境ではすべてのユーザーが管理者権限を持っているため、ジュニアデータエンジニアはチームのために権限の設定とデータのマウントを申し出ました。
この状況のベストプラクティスをとらえた記述はどれですか?

A) 対話型コードが実行される環境では、運用データには読み取り権限でのみアクセスできるようにする必要があります。環境ごとに分離されたデータベースを作成すると、リスクがさらに軽減されます。
B) Delta Lake はすべてのデータをバージョン管理し、タイムトラベルをサポートしているため、ユーザーエラーや悪意のある人物によって運用データが完全に削除されることはありません。そのため、運用データをどこにでもマウントすることは一般的に安全です。
C) 運用データへのアクセスは常にパススルー資格情報を使用して検証されるため、任意の Databricks 開発環境にデータをマウントしても安全です。
D) すべての開発者、テスト、本番環境のコードとデータは、単一の統合ワークスペースに存在する必要があります。テストと開発用に別々の環境を作成すると、リスクがさらに軽減されます。

3. データエンジニアリングチームには、3つのデータソースからのデータ取り込みジョブに時間のかかる作業があります。各ノートブックで新しいデータを読み込むのに約1時間かかります。ある日、ノートブックの更新によって新しい必須構成パラメータが導入されたため、ジョブが失敗しました。チームは迅速に問題を解決し、失敗したソースから最新のデータを読み込む必要があります。チームはどのような対応を取るべきでしょうか？

A) 新しいパラメータを使用して実行を修復します。
B) 問題のあるノートブックの所有者と分析を共有し、すぐに修正できるようにします。
C) 不足しているタスク パラメータを追加してタスクを更新し、ジョブを手動で実行します。
D) 新しいパラメータを使用して実行を修復し、不足しているタスクパラメータを追加してタスクを更新します。

4. ジュニア データ エンジニアが、Databricks ジョブ UI を使用して一連のジョブを手動で構成しました。
エンジニアは自分の作業を確認すると、自分が各ジョブの「オーナー」としてリストされていることに気づきます。
「所有者」権限を「DevOps」グループに移管しようとしましたが、このタスクを正常に完了できません。
この権限の譲渡を妨げている原因を説明している記述はどれですか?

A) Databricks ジョブには所有者が 1 人だけ必要です。「所有者」権限をグループに割り当てることはできません。
B) デフォルトの「admins」グループ以外では、個々のユーザーにのみジョブに対する権限を付与できます。
C) ユーザーは、そのグループのメンバーである場合にのみ、ジョブの所有権をグループに譲渡できます。
D) Databricks ジョブの作成者は常に「所有者」権限を持ちます。この構成は変更できません。
E) ワークスペース管理者のみがグループに「所有者」権限を付与できます。

5. 本番環境データへの偶発的なコミットを防ぐため、シニアデータエンジニアは、すべての開発作業でDelta Lakeテーブルのクローンを参照するというポリシーを制定しました。ディープクローンとシャロークローンの両方をテストした後、シャロークローンを使用して開発テーブルを作成しました。最初のテーブル作成から数週間後、タイプ1の緩やかに変化するディメンション（SCD）として実装された複数のテーブルのクローンバージョンが動作しなくなりました。ソーステーブルのトランザクションログには、前日にバキュームが実行されたことが記録されています。
クローンされたテーブルが機能しなくなったのはなぜですか?

A) SHALLOW CLONE で作成されたテーブルは、デフォルトの保持しきい値である 7 日後に自動的に削除されます。
B) バキュームによって圧縮されたデータ ファイルはクローンされたメタデータによって追跡されません。クローンされたテーブルで更新を実行すると、最近の変更が取り込まれます。
C) タイプ 1 の変更によって既存のレコードが上書きされるため、Delta Lake は複製されたテーブルのデータの一貫性を保証できません。
D) バキュームを実行すると、テーブルの浅いクローンが自動的に無効になります。クローンされたテーブルを繰り返しクエリする場合は、常に深いクローンを使用する必要があります。
E) クローン操作によって作成されたメタデータは、バキュームコマンドによって無効として削除されたデータファイルを参照しています。

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