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

1. データエンジニアは、マルチチーム環境向けにUnity Catalogのガバナンスを実装しています。データサイエンティストは基本的なデータ探索タスクを実行するためにインタラクティブなクラスターを必要とし、自動化されたETLジョブには専用の処理が必要です。データエンジニアは、最小権限を適用しUnity Catalogのコンプライアンスを確保するために、クラスター分離ポリシーをどのように設定すればよいでしょうか？

A) 対話型ワークロード用の STANDARD アクセス モードと自動化されたジョブ用の DEDICATED アクセス モードを使用してコンピューティング ポリシーを作成します。
B) すべてのユーザーが任意のクラスター タイプを作成できるようにし、手動構成を使用して Unity カタログ アクセス モードを有効にします。
C) セキュリティ分離を最大限に高めるには、対話型ワークロードと自動化されたジョブの両方に専用アクセス モードのみを使用します。
D) Unity Catalog はどのクラスター構成でも動作するため、すべてのクラスターを NO ISOLATION_SHARED アクセス モードで構成します。

2. ジュニアデータエンジニアが、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。遅れて到着するデータについては、増分状態情報を10分間保持する必要があります。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A) slidingWindow("event_time", "10 minutes")
B) withWatermark("event_time", "10 minutes")
C) awaitArrival("event_time", "10 minutes")
D) await("event_time + `10 minutes'")
E) delayWrite("event_time", "10 minutes")

3. 上流システムが変更データキャプチャ(CDC)ログを出力し、クラウドオブジェクトストレージディレクトリに書き込んでいます。ログ内の各レコードは、変更の種類(挿入、更新、削除)と、変更後の各フィールドの値を示しています。ソーステーブルには、フィールドpk_idで識別される主キーがあります。
分析目的のため、Lakehouse内のターゲットDelta Lakeテーブルには、各レコードの最新の値のみを記録する必要があります。これらのレコードを取り込むDatabricksジョブは1時間に1回実行されますが、各レコードは1時間の間に複数回変更されている可能性があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A) 各バッチ内のレコードを pk_id で重複排除し、ターゲット テーブルを上書きします。
B) Delta Lake の変更データ フィードを使用して、外部システムからの CDC データを自動的に処理し、すべての変更を Lakehouse 内のすべての依存テーブルに伝播します。
C) MERGE INTO を使用して、各 pk_id の最新のエントリをテーブルに挿入、更新、または削除し、すべての変更をシステム全体に伝播します。
D) テーブルに対する順序付けられた一連の変更を反復処理し、各変更を順番に適用して、テーブルの現在の状態 (挿入、更新、削除)、変更のタイムスタンプ、および値を作成します。

4. user_ltvというテーブルは、様々なチームのデータアナリストが使用するビューを作成するために使用されています。ワークスペース内のユーザーはグループに分けられ、ACLを使用してデータアクセスを設定するために使用されます。
user_ltv テーブルのスキーマは次のとおりです。
メール STRING、年齢 INT、LTV INT
次のビュー定義が実行されます。

マーケティング グループのメンバーではないアナリストが次のクエリを実行します。
email_ltv から * を選択
このクエリによって返される結果を説明するステートメントはどれですか?

A) email 列と ltv 列は、ユーザー itv の値とともに返されます。
B) 3 つの列が返されますが、1 つの列の名前は「redacted」になり、null 値のみが含まれます。
C) email 列と itv 列のみが返されます。email 列にはすべての null 値が含まれます。
D) emailとltvの列のみが返されます。emailの列には文字列が含まれます。
各行に「REDACTED」と表示されます。
E) メール、年齢、および ltv 列は、ユーザー ltv の値とともに返されます。

5. クエリの実行にかかった合計実時間を確認するにはどの方法を使用できますか?

A) Spark UI で、そのクエリに関連付けられている最も長く実行されているジョブのジョブ期間を取得します。
B) Spark UI で、そのクエリに関連付けられているすべてのジョブのすべてのステージで実行されたすべてのタスク期間の合計を取得します。
C) そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、合計実時間メトリックを使用します。
D) そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、集計されたタスク時間メトリックを使用します。

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