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

1. データエンジニアがDatabricks上にトランザクションデルタテーブルを作成しました。これはアナリティクスチームが使用する予定です。アナリティクスチームは、Apache Iceberg形式を必要とする別のツールでこのテーブルを使用したいと考えています。データエンジニアはどうすればよいでしょうか？

A) 分析チームに Delta テーブルをサポートするツールの使用を要求します。
B) 分析チームが使用できるトランザクション デルタ テーブルの Iceberg コピーを作成します。
C) トランザクション テーブルを Iceberg テーブルとして読み取れるように、テーブルを 'iceberg' に uniform を有効にします。
D) トランザクションの Delta テーブルを Iceberg に変換し、テーブルを Delta テーブルとして読み取れるように uniform を有効にします。

2. データエンジニアチームは、新しいデータパイプラインへの移行を開始する前に、開発テスト環境と本番環境の環境を構築しています。チームは、コードとコード実行結果のデータの両方について広範なテストを行う必要があり、可能な限り本番環境と同様のデータを使用して開発とテストを実施したいと考えています。
ジュニアデータエンジニアが、本番環境データを開発テスト環境にマウントし、本番環境データに対してプレプロダクションコードを実行できるようにすることを提案しました。開発環境ではすべてのユーザーが管理者権限を持っているため、ジュニアデータエンジニアはチームのために権限の設定とデータのマウントを申し出ました。
この状況のベストプラクティスをとらえた記述はどれですか?

A) Delta Lake はすべてのデータをバージョン管理し、タイムトラベルをサポートしているため、ユーザーエラーや悪意のある人物によって運用データが完全に削除されることはありません。そのため、運用データをどこにでもマウントすることは一般的に安全です。
B) 運用データへのアクセスは常にパススルー資格情報を使用して検証されるため、任意の Databricks 開発環境にデータをマウントしても安全です。
C) すべての開発者、テスト、本番環境のコードとデータは、単一の統合ワークスペースに存在する必要があります。テストと開発用に別々の環境を作成すると、リスクがさらに軽減されます。
D) 対話型コードが実行される環境では、運用データには読み取り権限でのみアクセスできるようにする必要があります。環境ごとに分離されたデータベースを作成すると、リスクがさらに軽減されます。

3. ある企業は、複数のデータソースにLakehouse Federationを実装したいと考えていますが、データの一貫性と、すべてのチームが同じ権限のあるデータバージョンにアクセスできるようにすることを懸念しています。Lakehouse Federationがデータの一貫性を維持するために適切な記述はどれですか？

A) フェデレーションは手動で更新する必要があるローカル コピーを作成します。
B) 個別のデータ同期サービスを展開する必要があります。
C) フェデレーションは、ソース システムの現在の状態を反映する読み取り専用アクセスを提供します。
D) フェデレーションは、すべてのソースからの変更データ キャプチャ (CDC) を実装します。

4. 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) 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。
B) 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。
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) 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。
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。

5. 次の表は、電子商取引 Web サイト内のユーザー カートにあるアイテムで構成されています。

次の MERGE ステートメントは、このテーブルでスキーマの進化を有効にして、更新ビューを使用してこのテーブルを更新するために使用されます。

次のアップデートはどのように処理されますか?

A) 新しく復元されたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存の一致しないレコードに対して NULL として動的に読み取られます。
B) ターゲット スキーマ内の既存の列への変更はサポートされていないため、更新でエラーが発生します。
C) 新しいネストされたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存のレコードの基になるファイルが更新され、新しいフィールドに NULL 値が含まれるようになります。
D) ターゲット スキーマで予期される列が欠落しているため、更新は別の「復元された」列に移動されます。

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