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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules - Implement schema evolution and management |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions - Ensure data privacy and compliance |
| Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
| Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
本番環境にデプロイされた構造化ストリーミングジョブで、ピーク時に遅延が発生しています。現在、通常の実行時には、各マイクロバッチのデータ処理時間は3秒未満です。しかし、ピーク時には各マイクロバッチの実行時間が非常に不安定になり、30秒を超えることもあります。ストリーミング書き込みのトリガー間隔は現在10秒に設定されています。
他のすべての変数を一定に保ち、レコードを 10 秒以内に処理する必要があると仮定すると、どの調整が要件を満たすでしょうか。
- A. トリガー 1 回オプションを使用し、10 秒ごとにクエリを実行するように Databricks ジョブを構成します。これにより、バックログされたすべてのレコードが各バッチで処理されるようになります。
- B. チェックポイント ディレクトリを変更せずにトリガー間隔を変更することはできません。現在のストリーム状態を維持するには、シャッフル パーティションの数を増やして並列処理を最大化します。
- C. トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、レコードのバックアップや大きなバッチによるスピルの発生を防ぐことができます。
- D. トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、アイドル状態の実行プログラムは、前のバッチで実行時間が長いタスクが終了している間に、次のバッチの処理を開始できます。
- E. トリガー間隔を 30 秒に増やします。レコードがドロップされないようにするには、トリガー間隔を各バッチの最大実行時間に近い値に設定するのが常にベスト プラクティスです。
Correct Answer: C 🗳️
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データエンジニアは、Databricks 間のシナリオにおいて読み取りパフォーマンスを最適化するために、Delta Sharing を設定しようとしています。受信者は、共有された売上データに対してタイムトラベルクエリとストリーミング読み取りを実行する必要があります。これらの機能を有効にしながら最適なパフォーマンスを実現するには、どの構成が最適でしょうか？
- A. 履歴なしでスキーマ全体を共有し、パフォーマンスのために受信者側のキャッシュに依存します。
- B. 履歴なしでテーブルを共有し、パーティション分割を有効にしてクエリのパフォーマンスを向上させます。
- C. 履歴付きでテーブルを共有し、テーブルでパーティションが有効になっていないことを確認し、共有する前に CDF を有効にします。
- D. パフォーマンスを向上させるには、Databricks 間の共有ではなくオープン共有プロトコルを使用します。
Correct Answer: C 🗳️
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Lakehouse内のDelta Lakeテーブル「customer_parsams」は、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
データエンジニアチームは、各更新が成功した直後に、テーブルの新しいバージョンと以前のバージョンとの差異を確認したいと考えています。現在の実装では、どの方法を使用できますか？
- A. DESCRIBE HISTORY customer_churn_params を実行して、追加または変更されたすべてのレコードのログを含む、更新の完全な操作メトリックを取得します。
- B. Delta Lake トランザクション ログを解析して、新しく書き込まれたすべてのデータ ファイルを識別します。
- C. Spark イベント ログを解析して、更新、挿入、または削除された行を識別します。
- D. Delta Lake の組み込みバージョン管理およびタイムトラベル機能を使用して、新しいバージョンと以前のバージョンの違いを計算するクエリを実行します。
Correct Answer: D 🗳️
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述語プッシュダウンを活用しないことによって発生するパフォーマンスの問題を、Spark UI のどこで診断できますか?
- A. Executorのログファイルで、「述語プッシュダウン」を捕捉することにより
- B. ストレージ詳細画面で、どのRDDがディスク上に保存されていないかを確認します。
- C. Delta Lakeのトランザクションログで、列の統計情報に注目してください。
- D. クエリ詳細画面で物理プランを解釈することにより
- E. ステージの詳細画面の完了ステージテーブルで、入力列から読み取ったデータのサイズを確認します。
Correct Answer: D 🗳️
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データエンジニアは、大規模なETLパイプライン向けにDatabricks CLIを使用してクラスターを作成したいと考えています。クラスターには5つのワーカーとi3.xlargeタイプのドライバー1つ、そして「14.3.x-scala2.12」ランタイムを使用する必要があります。データエンジニアはどのコマンドを使用すべきでしょうか？
- A. databricks compute create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name Data Engineer_cluster
- B. databricks compute add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
- C. databricks clusters create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name DataEngineer_cluster
- D. databricks clusters add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
Correct Answer: C 🗳️
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