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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. Delta Lakeテーブルの下流のコンシューマーから、データ品質の問題がアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えているとの苦情が寄せられています。具体的には、activity_detailsテーブル内の無効な緯度と経度の値が、他の地理位置情報処理の利用に支障をきたしているとの苦情です。
ジュニア エンジニアが Delta Lake テーブルに CHECK 制約を追加する次のコードを作成しました。

上級エンジニアは上記のロジックが正しく、緯度と経度の有効な範囲が提供されていることを確認しましたが、コードを実行すると失敗します。
この失敗の原因を説明している記述はどれですか?

A) 別のチームがこのテーブルを使用して頻繁に実行されるアプリケーションをサポートしているため、2 フェーズ ロックによって操作のコミットが妨げられています。
B) アクティビティ詳細テーブルは既に存在します。CHECK 制約は、テーブルの初期作成時にのみ追加できます。
C) アクティビティ詳細テーブルには、制約に違反するレコードが既に含まれています。既存のテーブルにデータを追加するには、既存のすべてのデータが CHECK 制約に合格する必要があります。
D) アクティビティ詳細テーブルには既にレコードが含まれています。CHECK 制約は、テーブルに値を挿入する前にのみ追加できます。
E) 現在のテーブル スキーマには有効な座標フィールドが含まれていません。テーブルを変更して制約を追加する前に、スキーマの進化を有効にする必要があります。

2. データエンジニアがDatabricksで大規模なパーティション化された小売データセットを分析しています。各行は営業担当者による売上を表しています。データセットには、以下のスキーマを持つ数百万件のレコードが含まれています。
sales_df: [salesperson_id: string, region: string, sale_amount: double, sale_date: date] データ エンジニアは、各地域内の営業担当者を累計売上高に基づいてランク付けし、最高の売上高を 1 とする DataFrame を生成する必要があります。複数の営業担当者の合計売上高が同じ場合は、同じランクを共有する必要があります。
データ エンジニアは、PySpark ウィンドウ関数と dense_rank () 関数を使用してこのロジックを実装したいと考えています。
このランキングを実行するコード スニペットはどれですか?

A)

B)

C)

D)

3. ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流で多数のフィールドに対して高度に選択的な結合を行うために使用され、また、機械学習チームによって、少数の関連フィールドをフィルタリングするために活用されます。フィルタおよび結合ロジックに頻繁に使用されるフィールドは合計 15 個特定されています。
データ エンジニアは、テーブル スキーマを宣言する前に、これらのネストされたフィールドを処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks についての意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のうちどれですか。

A) Delta Lake はデータ ストレージに Parquet を使用するため、ネスト用の Dremel エンコード情報は Delta トランザクション ログから直接参照できます。
B) Databricks のスキーマ推論と進化により、推論された型が下流のシステムで使用されるデータ型と常に正確に一致することが保証されます。
C) Databricks で使用される Tungsten エンコーディングは、文字列データの保存に最適化されています。JSON 文字列のクエリに対する新しく追加されたネイティブ サポートにより、文字列型が常に最も効率的になります。
D) デフォルトでは、Delta Lake はテーブルの最初の 32 列の統計を収集します。これらの統計は、選択的なクエリを実行するときにデータのスキップに活用されます。

4. 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。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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。
E) 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。

5. 本番環境データへの偶発的なコミットを防ぐため、シニアデータエンジニアは、すべての開発作業でDelta Lakeテーブルのクローンを参照するというポリシーを制定しました。ディープクローンとシャロークローンの両方をテストした後、シャロークローンを使用して開発テーブルを作成しました。最初のテーブル作成から数週間後、タイプ1の緩やかに変化するディメンション（SCD）として実装された複数のテーブルのクローンバージョンが動作しなくなりました。ソーステーブルのトランザクションログには、前日にバキュームが実行されたことが記録されています。
クローンされたテーブルが機能しなくなったのはなぜですか?

A) バキュームによって圧縮されたデータ ファイルはクローンされたメタデータによって追跡されません。クローンされたテーブルで更新を実行すると、最近の変更が取り込まれます。
B) タイプ 1 の変更によって既存のレコードが上書きされるため、Delta Lake は複製されたテーブルのデータの一貫性を保証できません。
C) クローン操作によって作成されたメタデータは、バキュームコマンドによって無効として削除されたデータファイルを参照しています。
D) SHALLOW CLONE で作成されたテーブルは、デフォルトの保持しきい値である 7 日後に自動的に削除されます。
E) バキュームを実行すると、テーブルの浅いクローンが自動的に無効になります。クローンされたテーブルを繰り返しクエリする場合は、常に深いクローンを使用する必要があります。

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