Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)
Certification Provider: Databricks
Corresponding Certification: Databricks Certification
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No. of Questions: 250 Questions & Answers with Exam Engine
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Performance Optimization - Troubleshooting - Monitoring |
| Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Lakehouse Architecture - Data Management - Unity Catalog - Delta Lake |
| Data Quality and Governance | 12% | - Data Lineage - Governance - Data Quality |
| Data Processing | 28% | - Structured Streaming - ETL Pipelines - Data Transformation - Spark SQL |
| Data Modeling and Storage | 20% | - Data Modeling - Storage Optimization - File Formats |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
Databricks プラットフォーム上の Spark 構成に関して正しい記述はどれですか?
- A. Spark 構成プロパティは、グローバル init スクリプトを作成することによってのみ、対話型クラスターに対して設定できます。
- B. Databricks REST API を使用すると、ジョブを中断することなく、対話型クラスターの Spark 構成プロパティを変更できます。
- C. 同じインタラクティブ クラスターに対して、同じ SPAR 構成プロパティが設定されている場合。
- D. ノートブック内で設定された Spark 構成は、同じインタラクティブ クラスターに接続されているすべての SparkSession に影響します。
- E. Clusters UI を使用して対話型クラスターに設定された Spark 構成プロパティは、そのクラスターに接続されているすべてのノートブックに影響します。
Correct Answer: E 🗳️
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データエンジニアリングチームは、DatabricksアセットバンドルとGitプロバイダーのCI/CD機能を用いて統合テストを自動化するGitプロジェクトを構築しています。パイプラインへの変更を含むプルが送信されたら、データパイプラインをテストするためのジョブを実行する必要があります。このタスクにおいて、GitプロバイダーのCI/CD自動化から実行すべき正しいDatabricksバンドルコマンドシーケンスは何ですか？
- A. 初期化、デプロイ、実行、検証
- B. 初期化、検証、デプロイ、実行
- C. 検証、デプロイ、実行
- D. デプロイ、実行、検証
Correct Answer: C 🗳️
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ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流の複数の本番環境監視ダッシュボードと本番環境モデルを強化するために使用されます。現在、100 個のフィールドのうち 45 個が、これらのアプリケーションの少なくとも 1 つで使用されています。
データ エンジニアは、データの高度にネストされた構造と多数のフィールドを考慮して、スキーマ宣言を処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks に関して、意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のどれですか。
- A. Databricks は、観測されたすべてのデータを処理できる型を使用してスキーマを推論するため、型を手動で設定すると、データ品質の適用がより確実に行われます。
- B. .Databricks でのスキーマ推論と進化により、推論された型が下流のシステムで使用されるデータ型と常に正確に一致することが保証されます。
- C. Databricks で使用される Tungsten エンコーディングは、文字列データの格納に最適化されています。JSON 文字列のクエリに対する新しく追加されたネイティブ サポートにより、文字列型が常に最も効率的になります。
- D. Delta Lake はデータ ストレージに Parquet を使用するため、ファイル フッター情報を変更するだけでデータ タイプを簡単に進化させることができます。
- E. コードの作成における人的労力は、データ エンジニアリング ワークロードに関連する最大のコストです。そのため、テーブル宣言ロジックの自動化は、すべての移行ワークロードで優先事項にする必要があります。
Correct Answer: A 🗳️
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データエンジニアは、修復履歴を含む最新のジョブ実行に関する情報を収集するアプリケーションを作成する必要があります。データエンジニアはリクエストをどのようにフォーマットすればよいでしょうか？
- A. run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/get を呼び出します。
- B. job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/getを呼び出します。
- C. run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/list を呼び出します。
- D. job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/listを呼び出します。
Correct Answer: D 🗳️
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データエンジニアは、本番環境データセットの一部をサンドボックス環境にコピーするためのPySparkコードをレビューしており、PII(個人識別情報)データがコピーされていないことを確認する必要があります。売上テーブルを確認した後、データエンジニアはユーザーのメールアドレスのみがPIIデータとして含まれており、ユーザーを識別する列もメールアドレスのみであることに気付きました。
pyspark.sqlから関数をFとしてインポートする
必要な結果を達成するには、どの匿名コードを使用する必要がありますか?
- A. df.withColumn ("user_emai", F.expr("uuid()"))
- B. df.withColumn ("user_email", F.regexp_replace ("user_eamail", "@*", "@anonymized.com"))
- C. df.withColumn ("user_email", F.sha2 ("user_email"))
- D. df.withColumn ("hashed_email", sha2 ("user_email"))
Correct Answer: C 🗳️
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