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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:

Question 1

次のコードは、従来のワークロードから Databricks ノートブックに移行されています。

コードは正常に実行され、論理的に正しい結果を提供しますが、
約 1 GB のデータを抽出してロードするのに 20 分かかります。
この動作を説明できる可能性のある記述はどれですか?

A. クローンを作成する代わりに、コードでは %sh pip install を使用して、クラスター内のすべてのノードで Python コードを並列に実行できるようにする必要があります。
B. %sh はファイル移動操作を分散しません。代わりに %fs を使用するようにコードの最終行を更新する必要があります。
C. %sh はドライバーノード上でシェルコードを実行します。このコードはワーカーノードや Databricks に最適化された Spark を利用しません。
D. DatabricksではPythonの実行速度は常にScalaよりも遅くなります。run.pyスクリプトをScalaにリファクタリングする必要があります。
E. %sh は、Git の収集とインストールのためにクラスターの再起動をトリガーします。遅延の大部分はクラスターの起動時間に関連します。

Question 2

Databricks CLIは、job_idパラメータを渡すことで既存のジョブの実行をトリガーするために使用されます。ジョブ実行リクエストが正常に送信されたことを示す応答には、run_idフィールドが含まれます。
このフィールドの横にある数字が何を表しているかを説明している文はどれですか。

A. 新しくトリガーされた実行のグローバルに一意の ID。
B. ワークスペース内でジョブ定義が実行された回数。
C. このフィールドにはjob_idが返されます。
D. ワークスペースで実行されたジョブの合計数。
E. job_id とジョブの実行回数が連結されて返されます。

Question 3

データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?

A. コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。
B. ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。
C. Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。
D. ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。

Question 4

Lakehouse内のDelta Lakeテーブル「customer_parsams」は、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
データエンジニアチームは、各更新が成功した直後に、テーブルの新しいバージョンと以前のバージョンとの差異を確認したいと考えています。現在の実装では、どの方法を使用できますか？

A. Delta Lake トランザクション ログを解析して、新しく書き込まれたすべてのデータ ファイルを識別します。
B. Delta Lake の組み込みバージョン管理およびタイムトラベル機能を使用して、新しいバージョンと以前のバージョンの違いを計算するクエリを実行します。
C. DESCRIBE HISTORY customer_churn_params を実行して、追加または変更されたすべてのレコードのログを含む、更新の完全な操作メトリックを取得します。
D. Spark イベント ログを解析して、更新、挿入、または削除された行を識別します。

Question 5

データエンジニアは、データスキューと頻繁に変更されるクエリフィルター列に悩まされているマネージドDeltaテーブルを最適化しています。エンジニアは、クエリパターンの変化に伴うコストのかかるデータ書き換えを回避したいと考えています。テーブルサイズは1TB未満です。データエンジニアはこの要件をどのように満たすべきでしょうか？

A. 既存のファイルを書き換えることなくデータレイアウトを柔軟に再編成し、新しいフィルター列に簡単に適応できるため、Z オーダーを適用します。
B. パーティション分割と Z オーダーを組み合わせることで、柔軟性を最大限に高め、クエリ パターンの変更に伴うメンテナンスを最小限に抑えます。
C. データの偏りを効率的に処理し、既存のデータを書き換えずにクラスタリング キーを変更し、進化するクエリ パターンに適応できるため、Liquid Clustering を有効にします。
D. 効率的なデータスキップを提供し、いつでもパーティション列を簡単に変更できるため、Hive スタイルのパーティション分割を使用します。

Solutions: