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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. シニアデータエンジニアが大規模なデータワークフローを計画しています。現在の課題は、大規模データセットの効果的な管理に不可欠な、スケーラブルなデータモデル構築の基盤となる考慮事項を特定することです。データエンジニアリングチームは、最新のデータプラットフォームを構築するためのスケーラブルなデータモデルを構成するコア機能を特定し、Delta Lakeを検討対象とする理由を示しました。シニアデータエンジニアは、有効でない推奨事項を特定する責任を負います。Delta Lakeを評価する際に、どの主要機能を無視してもよいでしょうか？

A) Delta Lake はバッチ モードとストリーミング モードの両方でデータをシームレスに処理できるため、データの取り込みと処理に柔軟性があります。
B) Delta Lake はさまざまなデータ形式 (Parquet、JSON、CSV など) に対応し、Spark および Databricks ツールと適切に統合されます。
C) Delta Lake はメタデータの処理を最適化し、数十億のファイルを効率的に管理し、ペタバイト規模のデータセットへの拡張性を促進します。
D) Delta Lake はデータ パイプラインの監視とトラブルシューティングに対するサポートが限定的であるため、運用効率を高めるには、関連するパートナー ツールを特定して設定する必要があります。

2. データエンジニアリングチームがデプロイメントの自動化を設定しています。Databricks CLI コマンドを使用してワークスペースアセットをリモートでデプロイするには、適切な認証を使用して構成する必要があります。
どの認証方法が最高レベルのセキュリティを提供しますか?

A) 共有ユーザー アカウントとその OAuth クライアント シークレットを使用します。
B) サービス プリンシパル ID とその OAuth クライアント シークレットを使用します。
C) OAuth トークン フェデレーションでサービス プリンシパルを使用します。
D) サービス プリンシパルとその個人アクセス トークンを使用します。

3. データエンジニアリングチームは、毎晩のバッチ更新を通じて集計統計テーブルを維持しています。このテーブルには、前日の合計売上に加え、過去7日間、年初来、四半期初来など、様々な期間の合計と平均が含まれています。このテーブルはstore_saies_summaryという名前で、スキーマは以下のとおりです。

daily_store_sales テーブルには、store_sales_summary を更新するために必要なすべての情報が含まれています。
このテーブルのスキーマは次のとおりです。
店舗ID INT、売上日 DATE、売上合計 FLOAT
daily_store_sales がタイプ 1 テーブルとして実装され、手動データ監査後に total_sales 列が調整される可能性がある場合、store_sales_summary テーブルで正確なレポートを生成するための最も安全な方法はどれですか。

A) daily_store_sales テーブルに対するバッチ読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、upsert ロジックを使用して store_sales_summary テーブルの結果を更新します。
B) daily_store_sales テーブルに対してバッチ読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、各更新で store_sales_summary テーブルを上書きします。
C) Structured Streaming を使用して、daily_store_sales の変更データ フィードにサブスクライブし、更新ごとに store_sales_summary テーブルの集計に変更を適用します。
D) daily_store_sales テーブルに対する構造化ストリーミング読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、upsert ロジックを使用して store_sales_summary テーブルの結果を更新します。
E) daily_store_sales テーブルに対して適切な集計ロジックをバッチ読み取りとして実装し、store_sales_summary テーブルに毎晩新しい行を追加します。

4. データアーキテクトは、データガバナンス戦略の一環としてDelta Sharingを実装し、外部パートナーや社内の事業部門との安全なデータ連携を実現しようとしています。アーキテクトは、セキュリティ境界と監査コンプライアンスを維持しながら、指定されたデータスチュワードがそれぞれのドメインで共有を作成できる権限フレームワークを確立する必要があります。適切なセキュリティガバナンスとアクセス制御を維持しながら、ユーザーがDelta Shareを作成、設定、管理できるようにするには、具体的にどのような権限とロールを割り当てる必要がありますか？

A) USE_CATALOG権限を持つユーザーは誰でも共有を作成できます
B) ユーザーはメタストア管理者であるか、メタストアに対するCREATE SHARE権限を持っている必要があります。
C) ワークスペース管理者のみが共有を作成および管理できます
D) ユーザーはワークスペースの共有管理権限が必要です

5. データエンジニアは、Databricks の Lakeflow 宣言型パイプライン (LDP) を使用して、顧客データを取り込むためのシンプルなデータパイプラインを構築しています。生の顧客データは、JSON 形式でクラウドストレージに保存されています。タスクは、生の JSON データを読み取り、Delta テーブルに書き込んでさらに処理する Lakeflow 宣言型パイプラインを作成することです。LDP を使用して生の JSON データを正しく取り込み、Delta テーブルを作成するコードスニペットはどれですか？

A) dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.json("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します
B) dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.format("csv").load("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します。
C) dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.format("parquet").load("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します。
D) dlt をインポートする
@dlt.view
raw_customers() を定義します:
spark.format.json("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します

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