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

1. 複雑なワークロードを監視する場合、クエリプランを確認できることは、ワークロードの動作を理解する上で非常に重要です。クエリプランの可視化はどこで確認できますか？

A) Spart UIのジョブタブの下
B) Spark UIのSQL/DataFrameタブの下
C) クエリプロファイラのクエリソースの下
D) クエリプロファイラのステージタブ

2. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、ユーザーのレコード削除を審査しています。削除リクエストをuser_lookupテーブルからユーザー集計テーブルに反映させるため、以下のロジックが実装されています。

user_id が一意の識別キーであり、削除を要求したすべてのユーザーが user_lookup テーブルから削除されていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、user_aggregates テーブルから削除されるレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由はどれですか。

A) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、BACUM コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを削除するまで、タイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。
B) はい。Delta Lake ACID 保証により、DELETE コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。
C) いいえ。Delta Lake の DELETE コマンドは、MERGE INTO コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。
D) いいえ。変更データ フィードは挿入と更新のみを追跡し、削除されたレコードは追跡しません。
E) はい。変更データ フィードは外部キーを使用して、Lakehouse 全体での削除の一貫性を確保します。

3. データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？

A) ノートブックの対話型デバッガーを使用して、マルチタスク ジョブ全体を再実行し、失敗したタスクのステップスルー トレースをキャプチャします。
B) ジョブ実行の詳細ページから、ジョブのログをエクスポートするか、ログ配信を構成します。次に、コンピューティングの詳細ページからコンピューティング ドライバー ログとイベント ログを取得して、stdout/stderr をクラスター イベントと関連付けます。
C) ワーカー ログにはすべてのタスクとクラスター イベントの stdout/stderr が含まれているため、Spark UI からワーカー ログを直接ダウンロードし、ドライバー ログは無視します。
D) ノートブックの実行結果を HTML にエクスポートします。このバンドルには、すべてのタスクにわたる完全な stdout、stderr、およびクラスター イベント履歴が含まれます。

4. データエンジニアは、databricks.yml で複数のターゲットを指定して Databricks アセットバンドルを設定し、本番環境ワークスペースにデプロイしました。デプロイを検証するには、prod ターゲットのコンテキスト内で my_project_job というジョブを呼び出す必要があります。
ジョブが既にデプロイされていると仮定すると、ターゲット固有の設定が尊重されていることを確認しながら、ジョブの実行をトリガーする必要があります。どのコマンドでジョブの実行をトリガーしますか？

A) databricks bundle run my_project_job -t prod
B) databricks execute my_project_job -e prod
C) databricks run my_project_job -t prod
D) databricks job run my_project_job --env prod

5. データ エンジニアは、非常に類似したコードを持つ複数のテーブル定義を含む次の DLT コードをリファクタリングしたいと考えています。

パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。

パイプラインは、このリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、これらのテーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?

A) for ループの異なる入力を使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
B) パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。
C) テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
D) ループを別のテーブル定義内にラップし、一般化された名前とプロパティを使用して、内部テーブルのものと置き換えます。

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