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

1. データ エンジニアが Databricks Auto Loader を使用してクラウド オブジェクト ストレージから JSON ファイルを取り込んでいます。
ソースフォルダには時折、大容量のデータファイルが受信されることがあり、ストリームが過負荷になるリスクがあります。予測可能なマイクロバッチサイズを確保するため、チームはファイル数に関係なく、スキャンされたデータ量に基づいて1GB単位で取り込みを制限したいと考えています。これを実現するために、データエンジニアはどのAuto Loader構成を使用すべきでしょうか？

A) 制限を設定するには、cloudFiles.maxBytesPerTrigger を 1 GB に設定します。
B) cloudFiles.maxFilesPerTrigger を構成し、平均ファイル サイズを推定して、サイズベースのスロットルを 1 GB に近似します。
C) 制限を設定するには、cloudFiles.maxSizePerTrigger を 1 GB に設定します。
D) 各パーティションのデータを制限するために、cloudFiles.maxPartitionBytes を 1 GB に設定します。

2. データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。

どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?

A)

B)

C)

D)

3. データエンジニアは、Databricks 間のシナリオにおいて読み取りパフォーマンスを最適化するために、Delta Sharing を設定しようとしています。受信者は、共有された売上データに対してタイムトラベルクエリとストリーミング読み取りを実行する必要があります。これらの機能を有効にしながら最適なパフォーマンスを実現するには、どの構成が最適でしょうか？

A) 履歴付きでテーブルを共有し、テーブルでパーティションが有効になっていないことを確認し、共有する前に CDF を有効にします。
B) 履歴なしでテーブルを共有し、パーティション分割を有効にしてクエリのパフォーマンスを向上させます。
C) 履歴なしでスキーマ全体を共有し、パフォーマンスのために受信者側のキャッシュに依存します。
D) パフォーマンスを向上させるには、Databricks 間の共有ではなくオープン共有プロトコルを使用します。

4. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットを、ターゲット部分ファイルサイズ512MBでParquetに書き出す必要があります。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
B) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512)を計算し、parquet に書き込みます。
C) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。
E) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。

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) 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。
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) 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。
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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