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

1. ビューは次のコードで登録されます。

ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?

A) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
B) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
C) 各ソース テーブルのバージョンはテーブル トランザクション ログに保存され、クエリ結果はクエリごとに DBFS に保存されます。
D) テーブルが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルの結合結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、テーブルがクエリされたときに返されます。

2. Sparkジョブの実行時間が予想よりも長くなっています。データエンジニアがSpark UIを使用して、特定のステージにおけるタスクの最小、中央、最大実行時間を確認すると、タスク完了までの最短時間と中央値はほぼ同じであるのに対し、最長時間は最短時間の約100倍になっていることに気づきました。
全体的な仕事の所要時間の増加を引き起こしている状況は何ですか?

A) Spark パーティションのサブセットに割り当てられたデータが増えることで発生するスキュー。
B) 不適切なスレッド プールの割り当てによって発生したタスク キュー。
C) 一部のクラスタノードがソースデータとは異なるリージョンにあることによるネットワーク遅延
D) 外部システムからデータを取得中に資格情報の検証エラーが発生しました。
E) アタッチされたボリュームのストレージが小さすぎるために発生したスピルです。

3. プラットフォームチームリーダーは、各チームのSQL Warehouse利用状況のアトリビューションを自動化する責任を負います。要件は、個々のユーザーレベルでSQL Warehouseの利用状況を特定し、全事業部門のリーダーを含む経営チームと共有するための日次レポートを生成することです。プラットフォームリーダーは、どのようにすれば毎日共有可能な自動レポートを生成できるでしょうか？

A) システム テーブルを使用して監査および課金の使用状況データを取得し、毎日の更新スケジュールを含むダッシュボードを作成して経営陣と共有します。
B) システムテーブルを使用して監査および課金の使用状況データを取得し、クエリを経営陣と共有します。これにより、経営陣はいつでもクエリを実行し、最新の結果を確認できます。
C) 帰属を計算して経営陣と共有できるように、ユーザーがすべてのクエリ詳細を提供しない限り、SQL クエリの実行を制限します。
D) ユーザーがSQLクエリを実行し、使用状況を経営陣に直接報告できるようにします。SQLウェアハウスの使用状況の所有権は各チームにあります。

4. データエンジニアが構造化ストリーミングを使用して、ブロンズデルタテーブルからトランザクションデータを読み取っています。データに品質上の問題があり、トランザクション値が負になる場合があることが判明しました。その場合、行を別の隔離テーブルにルーティングする必要があります。正常なデータは下流のシステムで使用されるため、低レイテンシ要件が求められますが、不良データは定期的に分析されるのみで、本番環境への依存性はありません。隔離ジョブは、正常なデータに依存する本番環境プロセスに影響を与えないように実装する必要があり、ジョブのコストを最小限に抑える必要があります。これらの要件を満たすために、隔離プロセスはどのように実装すればよいでしょうか？

A) 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があります。コストを最小限に抑えるため、両方を同じクラスター上で別々のストリームとして実行する必要があります。
B) 既存の正常データ用ストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。データフレームに「quarantine」という新しいブール列を追加し、トランザクション値が0未満の場合はtrue、0以上の場合はfalseに設定する必要があります。すべてのデータをまとめて処理して保存することで、コストを削減できます。
C) 正常データ用の既存のストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。foreachBatch関数内でデータフレームをフィルタリングし、トランザクション値が0以上のレコードは正常データテーブルに、トランザクション値が0未満のレコードは隔離テーブルに書き込まれるようにします。foreachBatch関数内の書き込み処理の前後にTry/Catchを追加することで、ストリームが失敗しないようにすることができます。
D) 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があり、他のプロセスとコンピューティングリソースを共有しないようにする必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があり、コストを最小限に抑えるため、別の小規模なクラスターに実装し、1日に1回のみ実行する必要があります。

5. 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。
スケジュールされた実行中にタスク A が失敗した場合、この実行の結果を説明するステートメントはどれですか。

A) タスク B と C はスキップされます。タスク A で表現された一部のロジックは、タスクが失敗する前にコミットされている可能性があります。
B) タスク B と C はスキップされます。ステージの失敗のため、タスク A は変更をコミットしません。
C) 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 A 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。
D) タスク B と C は構成どおりに実行しようとします。タスク A 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。
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。

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