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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. ビューは次のコードで登録されます。

ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?

A) テーブルが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルの結合結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、テーブルがクエリされたときに返されます。
B) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
C) 各ソース テーブルのバージョンはテーブル トランザクション ログに保存され、クエリ結果はクエリごとに DBFS に保存されます。
D) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。

2. データエンジニアは、S3ストレージに新しいCSVファイルが到着すると自動的に処理する効率的なパイプラインを設計する必要があります。これらの要件を満たすために、データエンジニアはどのDatabricks機能を使用すべきでしょうか？

A) 処理されたファイルを追跡するためのパラメータ付きのCOPY INTO SQLコマンド
B) 標準の Spark readStream を使用して、フォーマット ("csv") とフォーマット ("json") でクラウド ストレージからストリーミングします。
C) スケジュールされた Databricks ジョブによる従来のバッチ処理
D) スキーマ推論と進化が有効になっている自動ローダー

3. データエンジニアリングチームのジュニアメンバーが、Databricksノートブックの言語相互運用性について調査しています。以下のコードの目的は、geo_lookupテーブルに含まれるアフリカ大陸の国々で発生したすべての売上のビューを登録することです。
コードを実行する前に、現在のデータベースで SHOW TABLES を実行すると、データベースには geo_lookup と sales の 2 つのテーブルのみが含まれていることがわかります。

インタラクティブ ノートブックでこれらのコマンド セルを順番に実行した結果を正しく説明している記述はどれですか。

A) コマンド1は成功します。コマンド2は、アクセス可能なすべてのデータベースでcountries afという名前のテーブルまたはビューを検索します。このエンティティが存在する場合、コマンド2は成功します。
B) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は PySpark DataFrame を表す Python 変数になります。
C) どちらのコマンドも失敗します。新しい変数、テーブル、ビューは作成されません。
D) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は文字列のリストを含む Python 変数になります。
E) どちらのコマンドも成功します。show tablesを実行すると、countries atとsales atがビューとして登録されていることが確認できます。

4. データアナリストの分散チームは、自動スケーリングが設定されたインタラクティブなクラスター上でコンピューティングリソースを共有しています。ワークスペース管理者は、コストとクエリスループットをより適切に管理するために、クラスターのスケールアップが多数の同時ユーザーによるものか、リソースを大量に消費するクエリによるものかを評価したいと考えています。
クラスターのサイズ変更イベントのタイムラインはどこで確認できますか?

A) ドライバーのログファイル
B) ガングリオン
C) 実行者のログファイル
D) クラスターイベントログ
E) ワークスペース監査ログ

5. データエンジニアリングチームは、顧客テーブルの複数の列にわたるデータ品質を監視するSQLアラートを作成する必要があります。メールアドレスが未入力の顧客の割合が15%を超え、かつ電話番号の形式が無効な顧客の割合が10%を超えた場合にアラートをトリガーしたいと考えています。この複数列のアラート条件を実装するのに適したSQLクエリパターンはどれですか？

A) SELECT COUNT (*) FROM customers WHERE email IS NULL OR phone_format_invalid = true
B) SELECT CASE WHEN email_null_pct >15 AND phone_invalid_pct> 10 THEN 1 ELSE 0 END FROM (SELECT (COUNT (CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) * 100.0 / COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers) metrics
C) SELECT email_null_pct, phone_invalid_pct FROM (SELECT (COUNT(CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) *
100.0/COUNT (*)) as email_null_pct, (COUNT(CASE WHEN phone NOT RLIKE ''[0-9-+()\\s]+$' THEN 1 END)*
100.0/COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers)
D) SELECT email, phone FROM customers WHERE email IS NULL AND phone NOT RLIKE ''[0-9-
+()\\s]+$'

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