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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:

Question 1

データチームは、Databricks で毎日のマルチタスク ETL パイプラインを自動化しています。このパイプラインには、生データを取り込むためのノートブック、データ変換のための Python Wheel タスク、集計を更新するための SQL クエリが含まれています。パイプラインをプログラムでトリガーし、GUI で過去の実行を確認したいと考えています。タスクが失敗した場合は再試行し、失敗したタスクがあれば関係者にメールで通知する必要があります。これらの要件を満たす 2 つのアプローチはどれですか？(2 つ選択してください。)

A. UI、Databricks Asset Bundles (DAB)、またはJobs REST API (/jobs/create) を使用して、ノートブック、Python Wheel、SQLタスクを含むマルチタスクジョブを作成します。ジョブ定義で、タスクレベルの再試行とメール通知を設定します。
B. Databricks Asset Bundles (DAB) を使用してワークフローをデプロイし、ワークスペース内の各タスクのノートブックまたはスクリプト パスを参照して個々のタスクを直接トリガーします。
C. dbutils.notebook.run() を使用して各ステップを呼び出す単一のオーケストレーター ノートブックを作成し、そのノートブックのジョブを定義して、ノートブック レベルで再試行と通知を構成します。
D. Databricks Jobs REST API (/jobs/run-now)、CLI (databricks jobs run-now)、またはいずれかの Databricks SDK を使用して、プログラムによってジョブをトリガーします。
E. REST API エンドポイント /jobs/runs/submit を使用して、各タスクを個別のジョブ実行として個別にトリガーし、オーケストレーターでカスタム ロジックを使用して再試行を実装します。

Question 2

Unity Catalog でデータエンジニアリングワークスペースが自動的に有効化され、ワー​​クスペースカタログが作成されました。新しいチームメンバーから、デフォルトスキーマではテーブルを作成できるものの、同じワークスペースカタログ内の他のスキーマのテーブルにアクセスできないという報告がありました。なぜ新しいチームメンバーは他のスキーマのテーブルにアクセスできないのでしょうか？

A. ワークスペース ユーザーに、USE CATALOG およびデフォルトのスキーマに対する特定の権限のみが付与されます。
B. ワークスペース カタログの権限は継承ルールの対象ではありません。
C. 新しいユーザーには、デフォルトのスキーマに対する CREATE TABLE 権限のみが付与されます。
D. 他のスキーマのテーブルでは、新規ユーザーには自動的に付与されない追加のBROWSE権限が必要です。

Question 3

統合テストについて説明している記述はどれですか?

A. 手動介入が必要
B. アプリケーションのサブシステム間の相互作用を検証します
C. 自動テストフレームワークが必要です
D. アプリケーションのユースケースを検証する
E. アプリケーションの個々の要素の動作を検証します

Question 4

新人データエンジニアが、KafkaソースをDelta Lakeに書き込むアプリケーションで重要なフィールドが省略されていることに気づきました。この重要なフィールドはKafkaソース内に存在していたにもかかわらず、この問題が発生しました。
このフィールドは、依存する長期ストレージに書き込まれたデータからも欠落していました。Kafkaサービスの保持期間のしきい値は7日間です。パイプラインは3か月間本番環境で稼働しています。
将来的にこのようなデータ損失を回避するために Delta Lake がどのように役立つかを説明していますか?

A. Kafka からブロンズ Delta テーブルにすべての生データとメタデータを取り込むと、データ状態の永続的で再生可能な履歴が作成されます。
B. Delta Lake からデータが完全に削除されることはありません。そのため、どのような状況でもデータの損失は発生しません。
C. Delta Lake スキーマの進化により、データが元のソース内にある限り、新しく追加されたフィールドの正しい値を遡及的に計算できます。
D. Delta ログと構造化ストリーミング チェックポイントには、Kafka プロデューサーの完全な履歴が記録されます。
E. Delta Lake は、ソース データに存在するすべてのフィールドが取り込みレイヤーに含まれているかどうかを自動的に確認します。

Question 5

データアーキテクトは、様々なビジネス要件に合わせてデータを効率的に処理するためのDatabricksソリューションを設計しています。データエンジニアは、ストリーミングテーブルではなくマテリアライズドビューをどのようなシナリオで使用すべきでしょうか？

A. 即時アラートを実現するために、1 秒未満の処理要件で Apache Kafka トピックからデータを取り込みます。
B. 複数の大きなテーブルからの複雑な集計と結合を事前計算して、BI ダッシュボードのパフォーマンスを向上します。
C. ウェブサイトからの大量の継続的なクリックストリーム データを処理し、ユーザーの行動をリアルタイムで監視します。
D. 数秒以内にデータベースの変更を検出して応答する必要がある CDC (変更データ キャプチャ) パイプラインを実装します。

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