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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. 以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

元のクエリに誤字があったことに気づき、以下のコードが実行されました。
テーブル prod.sales_by_stor を変更し、名前を prod.sales_by_store に変更します。
2 番目のコマンドを実行するとどのような結果が発生しますか?

A) すべての関連ファイルとメタデータは、単一の ACID トランザクションで削除され、再作成されます。
B) 名前を変更したテーブルに対して新しいデルタ トランザクション ログが作成されます。
C) テーブル名の変更は Delta トランザクション ログに記録されます。
D) メタストア内のテーブル参照が更新され、データは変更されません。
E) メタストア内のテーブル参照が更新され、すべてのデータ ファイルが移動されます。

2. デルタ レイクとレイクハウスについて正しいのは次のうちどれですか?

A) 主キー制約と外部キー制約を利用すると、ディメンション テーブルに重複する値が入力されないようにすることができます。
B) Delta Lake は、クエリ フィルターに基づいてデータのスキップに活用される各テーブルの最初の 32 列の統計を自動的に収集します。
C) Parquet はデータを行ごとに圧縮するため、文字列は文字が複数回繰り返される場合にのみ圧縮されます。
D) Z オーダーは Delta Lake テーブルに格納されている数値にのみ適用できます。
E) Lakehouse 内のビューは、常にソース テーブルの最新バージョンの有効なキャッシュを維持します。

3. プラットフォーム エンジニアは、開発チームが使用するカタログとスキーマを作成しています。
エンジニアは初期カタログcatalog_Aと初期スキーマschema_Aを作成しました。また、エンジニアは開発チームにUSE CATALOG、USE SCHEMA、およびCREATE TABLE権限を付与し、スキーマへの新しいテーブルの登録を開始できるようにしました。
エンジニアは、カタログとスキーマの所有者であるにもかかわらず、Schema_A の基礎となるテーブルにアクセスできないことに気付きました。
エンジニアが基礎となるテーブルにアクセスできない理由は何ですか?

A) スキーマの所有者は、スキーマ内のテーブルに対する権限を自動的には持ちませんが、いつでも自分自身に権限を付与できます。
B) テーブル作成者によって明示的に付与された権限は、プラットフォーム エンジニアがスキーマ内の基礎となるテーブルにアクセスできる唯一の方法です。
C) USE CATALOG が付与されたユーザーは、ダウンストリーム テーブルに対する所有者の権限を変更できます。
D) 所有者のテーブル権限が自動的に更新されなかったため、プラットフォーム エンジニアは REFRESH ステートメントを実行する必要があります。

4. あるデータエンジニアが、本番環境レベルのデータパイプラインを構築するためのツールを評価しています。チームは、クラウドオブジェクトストレージからの変更データを処理し、無効なレコードをフィルタリングまたは分離し、下流のコンシューマーにクリーンなデータをタイムリーに配信する必要があります。チームは小規模で、期限も厳しく、パイプラインの監査と保守性を維持しながら、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。
データ エンジニアはどのようなアプローチを実装する必要がありますか?

A) LDP を使用して、ストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューを含む宣言型パイプラインを構築し、データ期待値と増分処理の組み込みサポートを活用します。
B) ハイブリッド アプローチを使用します。Auto Loader を使用して Bronze テーブルに取り込み、Databricks ワークフローで SQL クエリを使用して処理し、スケジュールに従ってクリーンアップされた Silver テーブルと Gold テーブルを生成します。
C) 構造化ストリーミングを備えた Auto Loader を使用して取り込みを実装し、チェックポイントとマージ ロジックを使用して無効なデータの処理とテーブルの更新を管理します。
D) Spark ジョブを介して Delta テーブルに直接データを取り込み、UDF を使用してデータ品質フィルターを適用し、LDP を使用してマテリアライズド ビューを作成します。

5. ある企業では、タスクの最新ステータスを追跡するタスク管理システムを導入しています。このシステムはタスクイベントを入力として受け取り、Lakeflow Declarative Pipelines を使用してほぼリアルタイムでイベントを処理します。タスクが作成されるか、タスクステータスが変更されると、新しいタスクイベントがシステムに取り込まれます。Lakeflow Declarative Pipelines は、BI ユーザーがクエリを実行できるストリーミングテーブル (tasks_status) を提供します。
表はすべてのタスクの最新のステータスを表し、5 つの列が含まれます。
task_id(タスクごとに一意)
タスク名
タスクオーナー
タスクステータス
タスクイベント時間
テーブルでは、削除ベクトル、行追跡、変更データ フィード (CDF) の 3 つのプロパティが有効になります。
データ エンジニアは、静的ディメンション テーブル (従業員) から検索できる task_owner の部門を表す 1 つの列を追加することで、tasks_status テーブルをほぼリアルタイムで拡充するための新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成するように求められています。
この強化はどのように実装する必要がありますか?

A) 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を skipChangeCommits オプションとともに使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
B) 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
C) 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数をオプション readChangeFeed とともに使用して、tasks_status テーブル CDF を読み取り、employee テーブルで拡充し、結果テーブルとして新しいストリーミング テーブルを作成し、apply_changes() 関数を使用して拡充された CDF からの変更を処理します。
D) 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。read() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果をマテリアライズド ビューに保存します。

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