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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:

1. 次の表は、電子商取引 Web サイト内のユーザー カートにあるアイテムで構成されています。

次の MERGE ステートメントは、このテーブルでスキーマの進化を有効にして、更新ビューを使用してこのテーブルを更新するために使用されます。

次のアップデートはどのように処理されますか?

A) ターゲット スキーマ内の既存の列への変更はサポートされていないため、更新でエラーが発生します。
B) 新しく復元されたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存の一致しないレコードに対して NULL として動的に読み取られます。
C) ターゲット スキーマで予期される列が欠落しているため、更新は別の「復元された」列に移動されます。
D) 新しいネストされたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存のレコードの基になるファイルが更新され、新しいフィールドに NULL 値が含まれるようになります。

2. データエンジニアは、顧客がレンタル自転車を利用中にどこに持ち込んでいるかを把握するためのデータ取り込みパイプラインを構築しています。エンジニアは、時間の経過とともに、自転車のセンサーから送信されるデータに緯度や経度などの重要な詳細情報が含まれていないことに気づきました。下流のアナリストは、クリーンなレコードと隔離されたレコードの両方を個別に処理する必要があります。
データ エンジニアはすでに次のコードを持っています。
インポートDLT
pyspark.sql.functionsからexprをインポートする
rules = {
"valid_lat": "(lat IS NOT NULL)",
"valid_long": "(long IS NOT NULL)"
}
quarantine_rules = "NOT({})".format(" AND ".join(rules.values()))
@dlt.view
def raw_trips_data():
return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
How should the data engineer meet the requirements to capture good and bad data?

A) @dlt.table
@dlt.expect_all_or_drop(rules)
def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("raw_trips_data")
B) @dlt.table(partition_cols=["is_quarantined", ])
@dlt.expect_all(rules)
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.withColumn("is_quarantined", expr(quarantine_rules))
)
C) @dlt.view
@dlt.expect_or_drop("lat_long_present", "(lat IS NOT NULL AND long IS NOT NULL)") def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
D) @dlt.table(name="trips_data_quarantine")
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.filter(expr(quarantine_rules))
)

3. ある大企業は、膨大な量と高速のデータを持つ多数のテーブルを並列更新する数百のパイプラインを伴う、ほぼリアルタイムのソリューションを実装したいと考えています。
この要件を満たすには、次のどのソリューションを実装しますか?

A) すべてのデータをオブジェクト ストレージではなく接続された SSD ボリュームに保存するように Databricks を構成すると、ファイル I/O が大幅に増加します。
B) 最適化されたクラウド ストレージ接続を活用してデータ スループットを最大化する Databricks 高同時実行クラスターを使用します。
C) 多数のデータ ファイルを並行して書き込めるように、取り込みテーブルを短い時間間隔でパーティション分割します。
D) クラウド ベンダーによって課せられる API 制限を回避するために、Delta Lake テーブルを独自のストレージ コンテナーに分離します。
E) すべてのテーブルを単一のデータベースに保存し、Databricks Catalyst Metastore が全体的なスループットを負荷分散できるようにします。

4. Databricks Utilities Secrets モジュールには、機密の資格情報を保存し、誤ってプレーン テキストで表示されることを防ぐツールが用意されていますが、ユーザーは、ここに保存される資格情報と、これらのシークレットの使用にアクセスできるユーザーについて注意する必要があります。
Databricks Secrets の制限について説明している記述はどれですか?

A) アカウント管理者は、Databricks アカウント コンソールにログオンすることで、すべてのシークレットをプレーンテキストで表示できます。
B) 保存された秘密を反復処理し、各文字を印刷すると、秘密の内容がプレーンテキストで表示されます。
C) 個人アクセス トークンに適切な資格情報がある場合、Databricks REST API を使用して、シークレットをプレーン テキストで一覧表示できます。
D) シークレットは Hive メタストア内の管理者専用テーブルに保存されます。データベース管理者は、デフォルトでこのテーブルをクエリする権限を持ちます。
E) SHA256 ハッシュは保存された秘密を難読化するために使用されるため、このハッシュを逆にすると、値がプレーンテキストで表示されます。

5. データ エンジニアが Databricks Auto Loader を使用してクラウド オブジェクト ストレージから JSON ファイルを取り込んでいます。
ソースフォルダには時折、大容量のデータファイルが受信されることがあり、ストリームが過負荷になるリスクがあります。予測可能なマイクロバッチサイズを確保するため、チームはファイル数に関係なく、スキャンされたデータ量に基づいて1GB単位で取り込みを制限したいと考えています。これを実現するために、データエンジニアはどのAuto Loader構成を使用すべきでしょうか？

A) cloudFiles.maxFilesPerTrigger を構成し、平均ファイル サイズを推定して、サイズベースのスロットルを 1 GB に近似します。
B) 制限を設定するには、cloudFiles.maxBytesPerTrigger を 1 GB に設定します。
C) 各パーティションのデータを制限するために、cloudFiles.maxPartitionBytes を 1 GB に設定します。
D) 制限を設定するには、cloudFiles.maxSizePerTrigger を 1 GB に設定します。

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