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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

1. データエンジニアリングチームには、3つのデータソースからのデータ取り込みジョブに時間のかかる作業があります。各ノートブックで新しいデータを読み込むのに約1時間かかります。ある日、ノートブックの更新によって新しい必須構成パラメータが導入されたため、ジョブが失敗しました。チームは迅速に問題を解決し、失敗したソースから最新のデータを読み込む必要があります。チームはどのような対応を取るべきでしょうか？

A) 新しいパラメータを使用して実行を修復し、不足しているタスクパラメータを追加してタスクを更新します。
B) 問題のあるノートブックの所有者と分析を共有し、すぐに修正できるようにします。
C) 不足しているタスク パラメータを追加してタスクを更新し、ジョブを手動で実行します。
D) 新しいパラメータを使用して実行を修復します。

2. ジュニア データ エンジニアが、次の JSON を Databricks REST API エンドポイント 2.0/jobs/create に投稿するワークロードを構成しました。

すべての構成と参照リソースが利用可能であると仮定した場合、このワークロードを 3 回実行した結果を説明するステートメントはどれですか。

A) 「新しいデータの取り込み」という名前の新しいジョブが 1 つワークスペースに定義されますが、実行されません。
B) 参照されたノートブックで定義されたロジックは、指定されたクラスター ID の構成を持つ新しいクラスターで 3 回実行されます。
C) 参照されているノートブックで定義されたロジックは、参照されている既存の多目的クラスターで 3 回実行されます。
D) 「新しいデータの取り込み」という名前の 3 つの新しいジョブがワークスペースに定義され、それぞれ 1 日 1 回実行されます。
E) ワークスペースに「新しいデータの取り込み」という名前の 3 つの新しいジョブが定義されますが、ジョブは実行されません。

3. ビューの更新は、顧客テーブルに挿入または更新される新しく取り込まれたすべてのデータの増分バッチを表します。
これらのレコードを処理するには、次のロジックが使用されます。
顧客との融合
使用(
SELECT updates.customer_id を merge_ey として、updates .* として選択します。
アップデートから
ユニオンオール
merge_key として NULL を選択し、更新します。*
アップデートから顧客に参加
オン updates.customer_id = 顧客.customer_id
WHERE customers.current = true AND updates.address <> customers.address ) staged_updates ON customers.customer_id = mergekey WHEN MATCHED AND customers. current = true AND customers.address <> staged_updates.address THEN UPDATE SET current = false, end_date = staged_updates.effective_date WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (customer_id, address, current, effective_date, end_date) VALUES (staged_updates.customer_id, staged_updates.address, true, staged_updates.effective_date, null) どのステートメントがこの実装について説明していますか?

A) 顧客テーブルはタイプ 1 テーブルとして実装されており、古い値は新しい値によって上書きされ、履歴は保持されません。
B) 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されており、古い値は上書きされ、新しい顧客が追加されます。
C) 顧客テーブルはタイプ 0 テーブルとして実装されており、すべての書き込みは既存の値を変更せずに追加のみで行われます。
D) 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されています。古い値は維持されますが、最新ではないとマークされ、新しい値が挿入されます。

4. データエンジニアチームは、Databricksでサポートされているネイティブコネクタを持たない外部データベースへの接続を構成する任務を負っています。外部データベースには、グループメンバーシップによるデータセキュリティが既に構成されています。これらのグループは、社内の様々なチームを表すDatabricksで既に作成されているユーザーグループに直接マッピングされています。外部データベースの各グループに対して、新しいログイン資格情報が作成されています。これらの資格情報をDatabricksユーザーが利用できるようにするには、Databricksユーティリティシークレットモジュールを使用します。外部データベースのすべての資格情報が正しく構成され、Databricksでグループメンバーシップが適切に構成されていると仮定した場合、これらの資格情報を使用するためにチームに必要な最小限のアクセス権を付与する方法を説明している記述はどれですか？

A) 特定のチームによって使用される資格情報にマップされた秘密キーに「読み取り」権限を設定する必要があります。
B) 特定のチームによって使用される資格情報のみを含むシークレット スコープに「管理」権限を設定する必要があります。
C) シークレットが追加されたワークスペースですべてのユーザーが管理者として設定されている限り、追加の構成は必要ありません。
D) 特定のチームによって使用される資格情報のみを含むシークレット スコープに「読み取り」権限を設定する必要があります。

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) 制限を設定するには、cloudFiles.maxSizePerTrigger を 1 GB に設定します。
D) 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。

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