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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. Databricksを初めて使用するユーザーが、現在取り組んでいるパイプラインロジックの実行時間が長いという問題をトラブルシューティングしようとしています。現在、ユーザーはコードをセルごとに実行しており、display() 呼び出しを使用して、新しい変換が操作に追加される際にコードが論理的に正しい結果を生成していることを確認しています。平均実行時間を測定するため、ユーザーは各セルを対話形式で複数回実行しています。
次の調整のうち、本番環境でのコードのパフォーマンスをより正確に測定できるのはどれですか?

A) Scala は、インタラクティブ ノートブックを使用して正確にテストできる唯一の言語です。JAR にコンパイルされた Scala コードを使用すると最高のパフォーマンスが得られるためです。すべての PySpark および Spark SQL ロジックをリファクタリングする必要があります。
B) 開発ノートブックでコード実行時間を意味のある方法でトラブルシューティングする唯一の方法は、運用規模のデータと運用規模のクラスターを「すべて実行」実行で使用することです。
C) 実稼働コードの開発は IDE を使用してのみ行う必要があります。オープンソースの Spark と Delta Lake のローカル ビルドに対してコードを実行すると、実稼働環境でのコードのパフォーマンスに関する最も正確なベンチマークが得られます。
D) display () を呼び出すとジョブが強制的にトリガーされますが、多くの変換は論理クエリ プランに追加されるだけです。キャッシュのため、同じロジックを繰り返し実行しても意味のある結果は得られません。
E) Photon はスケジュールされたジョブ用に起動されたクラスターでのみ有効にできるため、Jobs Ul を活用してノートブックをジョブとして時々実行し、増分コード開発中の実行時間を追跡する必要があります。

2. ジュニアデータエンジニアの1人が、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。イベントはデバイスごとに1分ごとに記録されます。
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) lag("event_time", "10 minutes").alias("time")
B) window("event_time", "10 minutes").alias("time")
C) window("event_time", "5 minutes").alias("time")
D) "event_time"
E) to_interval("event_time", "5 minutes").alias("time")

3. Databricks Asset Bundle プロジェクトのファイル resources/app.yml で、データ エンジニアは Databricks アプリ databricks_app_deployed とボリューム volume_deployed をデプロイし、Databricks アプリの背後にあるサービス プリンシパルにボリュームへの読み取りおよび書き込みのアクセス許可を付与したいと考えています。
データ エンジニアはどのようにしてデプロイメントを実現する必要がありますか?

A)

B)

C)

D)

4. 夜間ジョブは、次のコードを使用して Delta Lake テーブルにデータを取り込みます。

パイプラインの次のステップでは、パイプラインの次のテーブルにまだ処理されていない新しいレコードを操作するために使用できるオブジェクトを返す関数が必要です。
どのコード スニペットがこの関数定義を完了しますか?
new_records() を定義します:

A)

B) spark.readStream.load("bronze") を返します
C) spark.read.option("readChangeFeed", "true").table("bronze") を返します
D) spark.readStream.table("bronze") を返します
E)

5. ジョブ実行履歴の保持に関して正しい記述はどれですか?

A) 60日間保存され、その後ログはアーカイブされます
B) ジョブ実行ログをエクスポートまたは削除するまで保持されます
C) 60日間保持され、その間にノートブックの実行結果をHTMLにエクスポートできます。
D) 90日間、またはカスタム実行構成を通じて実行IDが再利用されるまで保持されます。
E) 30日間保持され、その間にジョブ実行ログをDBFSまたはS3に配信できます。

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