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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. 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

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

3. ジュニアデータエンジニアが、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。遅れて到着するデータについては、増分状態情報を10分間保持する必要があります。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A) delayWrite("event_time", "10 minutes")
B) withWatermark("event_time", "10 minutes")
C) slidingWindow("event_time", "10 minutes")
D) awaitArrival("event_time", "10 minutes")
E) await("event_time + `10 minutes'")

4. 本番環境で構造化ストリーミング ジョブをスケジュールする場合、クエリの失敗から自動的に回復し、コストを低く抑える構成はどれですか。

A) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行: なし;
最大同時実行数: 1
B) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 無制限
C) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行: なし;
最大同時実行数: 1
D) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1
E) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1

5. ストレージとコンピューティングのコストを削減するために、データ エンジニアリング チームには、ビジネス インテリジェンス ダッシュボード、顧客向けアプリケーション、本番環境の機械学習モデル、アドホック分析クエリによって活用される一連の集計テーブルをキュレートする任務が与えられています。
データエンジニアリングチームは、顧客向けアプリケーションからの新たな要件を認識しました。これは、彼らが完全に管理する唯一のダウンストリームワークロードです。その結果、組織全体の多数のチームが使用する集計テーブルで、いくつかのフィールドの名前を変更する必要があり、さらにフィールドも追加する必要があります。
管理する必要があるテーブルの数を増やすことなく、組織内の他のチームへの影響を最小限に抑えながら状況に対処できるソリューションはどれですか?

A) 特定の日付にテーブル スキーマとフィールド名が変更されることをすべてのユーザーに警告するテーブル コメントを追加します。顧客向けアプリケーションの仕様に合わせて、既存のテーブルを上書きします。
B) 現在のテーブル定義を、現在集計テーブルを書き込んでいるクエリ ロジックで定義された論理ビューに置き換え、顧客向けアプリケーションを強化するための新しいテーブルを作成します。
C) 必要なスキーマと新しいフィールドを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake のディープ クローン機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
D) テーブルのスキーマが変更されることをすべてのユーザーに通知します。通知には、履歴クエリと一致するように新しいテーブル スキーマを元に戻すために必要なロジックを含めます。
E) 必要なすべてのフィールドと新しい名前を持つ新しいテーブルを構成し、これを顧客向けアプリケーションのソースとして使用します。新しいテーブルから選択したフィールドにエイリアスを設定することで、元のデータ スキーマとテーブル名を維持するビューを作成します。

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