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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. 本番環境で構造化ストリーミング ジョブをスケジュールする場合、クエリの失敗から自動的に回復し、コストを低く抑える構成はどれですか。

A) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1
B) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 無制限
C) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1
D) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行: なし;
最大同時実行数: 1
E) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行: なし;
最大同時実行数: 1

2. 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) 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。
D) 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。

3. データエンジニアリングチームのジュニアメンバーが、Databricksノートブックの言語相互運用性について調査しています。以下のコードの目的は、geo_lookupテーブルに含まれるアフリカ大陸の国々で発生したすべての売上のビューを登録することです。
コードを実行する前に、現在のデータベースで SHOW TABLES を実行すると、データベースには geo_lookup と sales の 2 つのテーブルのみが含まれていることがわかります。

インタラクティブ ノートブックでこれらのコマンド セルを順番に実行した結果を正しく説明している記述はどれですか。

A) どちらのコマンドも成功します。show tablesを実行すると、countries atとsales atがビューとして登録されていることが確認できます。
B) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は文字列のリストを含む Python 変数になります。
C) どちらのコマンドも失敗します。新しい変数、テーブル、ビューは作成されません。
D) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は PySpark DataFrame を表す Python 変数になります。
E) コマンド1は成功します。コマンド2は、アクセス可能なすべてのデータベースでcountries afという名前のテーブルまたはビューを検索します。このエンティティが存在する場合、コマンド2は成功します。

4. データ エンジニアは、静的な userlookup テーブルの値をストリーミング DataFrame streamingDF と組み合わせる結合操作を実行しています。
無効なストリーム静的結合を実行しようとするコード ブロックはどれですか。

A) streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="outer")
B) streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="left")
C) streamingDF.join(userLookup, ["userid"], how="inner")
D) userLookup.join(streamingDF, ["user_id"], how="right")
E) userLookup.join(streamingDF, ["userid"], how="inner")

5. クエリの実行に時間がかかりすぎています。Spark UI を調査した結果、データエンジニアがディスク使用量の大幅な増加を発見しました。使用されているコンピューティングインスタンスのコア対メモリ比は
1:2. データエンジニアが漏洩を最小限に抑えるために取るべき2つのステップは何ですか？(2つ選択してください。)

A) spark.sql.files.maxPartitionBytes を増やします。
B) spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
C) より多くのディスク容量を持つコンピューティングインスタンスを選択します。
D) コア対メモリ比の高いコンピューティング インスタンスを選択します。
E) よりネットワーク帯域幅の広いコンピューティング インスタンスを選択します。

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