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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:

1. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。
E) 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。

2. 上流システムが変更データキャプチャ(CDC)ログを出力し、クラウドオブジェクトストレージディレクトリに書き込んでいます。ログ内の各レコードは、変更の種類(挿入、更新、削除)と、変更後の各フィールドの値を示しています。ソーステーブルには、フィールドpk_idで識別される主キーがあります。
監査目的のため、データガバナンスチームはソースシステムで有効であったすべての値の完全な記録を維持したいと考えています。分析目的のため、各レコードの最新の値のみを記録する必要があります。これらのレコードを取り込むDatabricksジョブは1時間に1回実行されますが、各レコードは1時間の間に複数回変更されている可能性があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A) テーブルへの順序付けられた一連の変更を反復処理し、各変更を順番に適用します。監査ログを作成するには、Delta Lake のバージョン管理機能を利用します。
B) pk_id ごとに個別の履歴テーブルを作成し、union all を実行して履歴テーブルをフィルタリングし、最新の状態を取得して、テーブルの現在の状態を解決します。
C) Delta Lake の変更データ フィードを使用して、外部システムからの CDC データを自動的に処理し、すべての変更を Lakehouse 内のすべての依存テーブルに伝播します。
D) merge into を使用して、各 pk_id の最新のエントリをブロンズ テーブルに挿入、更新、または削除し、すべての変更をシステム全体に伝播します。
E) すべてのログ情報をブロンズ テーブルに取り込み、merge into を使用して各 pk_id の最新のエントリをシルバー テーブルに挿入、更新、または削除し、現在のテーブル状態を再作成します。

3. 医療分析チームは、患者ケア分析のためにDelta Lakeにディメンションモデルを実装しています。日付ディメンションテーブルを保有しており、幅広い時間ベースの分析をサポートできるよう設計オプションを検討しています。日付ディメンションのどの設計アプローチが、効率的な時間ベースのクエリと集計をサポートできるでしょうか？

A) fiscal_period、quarter、month_name、day_of_week、holiday などの属性を事前計算します。
B) 読みやすくするために、日付を ISO 形式 (YYYY-MM-DD) の文字列として保存します。
C) 日付値のみを保存し、クエリ内のすべての時間属性を計算します。
D) 異なる暦システム (会計年度、学年度など) ごとに個別のディメンション テーブルを作成します。

4. 以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

元のクエリに誤字があったことに気づき、以下のコードが実行されました。
テーブル prod.sales_by_stor を変更し、名前を prod.sales_by_store に変更します。
2 番目のコマンドを実行するとどのような結果が発生しますか?

A) メタストア内のテーブル参照が更新され、すべてのデータ ファイルが移動されます。
B) テーブル名の変更は Delta トランザクション ログに記録されます。
C) メタストア内のテーブル参照が更新され、データは変更されません。
D) すべての関連ファイルとメタデータは、単一の ACID トランザクションで削除され、再作成されます。
E) 名前を変更したテーブルに対して新しいデルタ トランザクション ログが作成されます。

5. クエリの実行に時間がかかりすぎています。Spark UI を調査した結果、データエンジニアがディスク使用量の大幅な増加を発見しました。使用されているコンピューティングインスタンスのコア対メモリ比は
1:2. データエンジニアが漏洩を最小限に抑えるために取るべき2つのステップは何ですか？(2つ選択してください。)

A) コア対メモリ比の高いコンピューティング インスタンスを選択します。
B) よりネットワーク帯域幅の広いコンピューティング インスタンスを選択します。
C) spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
D) より多くのディスク容量を持つコンピューティングインスタンスを選択します。
E) spark.sql.files.maxPartitionBytes を増やします。

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