Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 실제 시험문제 및 답변

문제1
高精度なデータを必要とする企業において、データエンジニアはストリーミングソースとバッチソースの両方からデータを取り込む必要があります。ストリーミング入力を提供するセンサーによって取得されたデータの一部が、想定されるパラメータの範囲外となる場合があります。このような場合、データは破棄する必要がありますが、ストリームは停止してはなりません。Delta Live Tablesのどの機能がこの要件を満たしますか？

A. 期待

B. モニタリング

C. エラー処理

D. データ変更の記録

정답: A

설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)

문제2
データエンジニアがUnityカタログ内のサンドボックススキーマを廃止しようとしています。一部のテーブルは一時的なステージング出力であり、完全に削除しても安全ですが、いくつかのテーブルはDatabricks外部のダウンストリームジョブで使用される共有クラウドストレージを参照しています。エンジニアはカタログオブジェクトをクリーンアップする際に、共有ファイルを削除しないように注意する必要があります。
Unityカタログは、管理対象テーブルと外部テーブルを削除した場合、どのように動作しますか？

A. 外部テーブルを最初に削除してファイルを削除し、次に管理対象テーブルを削除してリカバリのためにファイルを保持します。

B. 管理対象ステージングテーブルを DROP してデータとメタデータを削除し、外部テーブルを DROP してメタデータのみを削除します

C. 一時的な管理対象テーブルと外部テーブルを削除します。両方のファイルは 7 日間保持されます。

D. すべてのテーブルを削除します。Databricks は、管理対象テーブルと外部テーブルの両方のメタデータのみを削除します。

정답: B

설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)

문제3
データエンジニアがSpark SQLテーブルmy_tableを削除しようとしています。データエンジニアは、テーブルのメタデータとデータをすべて削除したいと考えています。
次のコマンドを実行します。
my_tableが存在する場合はテーブルを削除
SHOW TABLES を実行してもオブジェクトは表示されなくなりますが、データファイルは引き続き存在します。
データファイルがまだ存在し、メタデータファイルが削除された理由を説明するのは次のどれですか。

A. テーブルは外部でした

B. テーブルは管理されました

C. テーブルのデータが10 GB未満でした

D. テーブルに場所がありませんでした

E. テーブルのデータが10 GBを超えています

정답: A

문제4
データエンジニアがSpark SQLを使用して、Delta形式で保存された大規模なデータセットを分析しています。エンジニアは、パーティション列でフィルタリングするクエリの実行速度が著しく速いことに気づきました。このパフォーマンス向上の主な理由は何でしょうか？

A. ブロードキャストが参加します

B. データレプリケーション

C. データキャッシュ

D. パーティション剪定

정답: D

문제5
データエンジニアは、2つのテーブルからデータを取得してリレーショナルオブジェクトを作成したいと考えています。このリレーショナルオブジェクトは、他のセッションの他のデータエンジニアが使用する必要がありません。ストレージコストを節約するため、データエンジニアは物理データのコピーと保存を避けたいと考えています。
データエンジニアが作成する必要があるリレーショナルオブジェクトは次のどれですか。

A. Spark SQL テーブル

B. データベース

C. デルタテーブル

D. 表示

E. 一時ビュー

정답: E

문제6
次のクエリのうち、生データからブロンズテーブルへのストリーミングホップを実行しているのはどれですか？

A.

B.

C.

D.

E.

정답: B

문제7
あるプロジェクトに新しいデータエンジニアリングチームが配属されました。チームは、既存のテーブルを確認するためにデータベースの顧客にアクセスする必要があります。チームには独自のグループチームがあります。
新しいチームにデータベース全体に対する必要な権限を付与するには、次のコマンドのどれを使用できますか?

A. データベース customers の使用権限を team に付与します。

B. カタログ顧客のビューをチームに付与します。

C. カタログチームの使用権限を顧客に付与します。

D. データベース顧客に対する CREATE 権限を team に付与します。

E. データベース team に対する CREATE 権限を customer に付与します。

정답: A

문제8
データエンジニアは、大きなテーブルと小さなルックアップテーブルを結合するSparkジョブの処理が遅いことに気づきました。ルックアップテーブルはわずか数メガバイトです。結合操作のパフォーマンスを向上させるには、どのSpark最適化手法を適用すべきでしょうか？

A. カルテシアン結合

B. ブロードキャスト参加

C. ソートマージ結合

D. シャッフル結合

정답: B

문제9
データエンジニアは、各タスクが前のタスクの正常な完了に依存するワークフローで、複数のタスクをスケジュールしたいと考えています。このワークフローは、再試行と監視をサポートする必要があります。
Databricksのどの機能を使用すべきですか？

A. デルタ湖

B. DBFS

C. Databricksの求人情報

D. Spark UI

정답: C

문제10
データエンジニアとデータアナリストが協力してデータパイプラインを作成しています。データエンジニアはPythonを使用してパイプラインのRaw、Bronze、Silverレイヤーに取り組んでおり、データアナリストはSQLを使用してパイプラインのGoldレイヤーに取り組んでいます。パイプラインのRawソースはストリーミング入力です。彼らは現在、パイプラインをDelta Live Tablesに移行したいと考えています。
Delta Live Tables に移行するときに、パイプラインに次のどの変更を加える必要がありますか?

A. パイプラインは完全にPythonで記述する必要があります

B. パイプラインは完全にSQLで記述する必要があります

C. パイプラインはストリーミングソースの代わりにバッチソースを使用する必要があります

D. これらの変更は必要ありません

E. パイプラインはメダリオンベースのマルチホップアーキテクチャの使用を停止する必要があります

정답: D

문제11
データアーキテクトは、以下の形式のテーブルが必要であると判断しました。