최신Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) - Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語무료샘플문제
문제1
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?
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?
정답: A
문제2
退職するプラットフォームオーナーは現在、複数のカタログの所有権を保持し、ストレージの認証情報と外部ロケーションを管理しています。データエンジニアは、継続性を確保するよう求められています。具体的には、カタログの所有権をプラットフォームチームグループに移管し、継続的な権限管理を委任し、デルタ共有を介してデータの受信と共有を行う権限を維持する必要があります。メタストア全体でこれらのアクションを実行するには、どのような役割が必要ですか？
退職するプラットフォームオーナーは現在、複数のカタログの所有権を保持し、ストレージの認証情報と外部ロケーションを管理しています。データエンジニアは、継続性を確保するよう求められています。具体的には、カタログの所有権をプラットフォームチームグループに移管し、継続的な権限管理を委任し、デルタ共有を介してデータの受信と共有を行う権限を維持する必要があります。メタストア全体でこれらのアクションを実行するには、どのような役割が必要ですか？
정답: C
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
문제3
データエンジニアが、user_idでグループ化された膨大なユーザーアクティビティログに対してgroupBy集計を実行しています。少数のユーザーが数百万件のレコードを保有しているため、タスクの偏りが生じ、実行時間が長くなっています。この集計における偏りを修正するには、どのような手法が考えられますか？
データエンジニアが、user_idでグループ化された膨大なユーザーアクティビティログに対してgroupBy集計を実行しています。少数のユーザーが数百万件のレコードを保有しているため、タスクの偏りが生じ、実行時間が長くなっています。この集計における偏りを修正するには、どのような手法が考えられますか？
정답: D
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문제4
データエンジニアは、スキーマ「finance」内のUnityカタログテーブル「customer_data」を管理しています。このテーブルには、SSNやcredit_scoreといった機密性の高いフィールドが含まれています。インターンシップグループはマスクされた値のみを参照でき、アナリストグループは担当地域の行のみにアクセスできる必要があります。データエンジニアは、データの重複を避けつつ、ユーザーロールと地域に基づいてアクセスを制限する必要があります。データエンジニアはこのセキュリティポリシーをどのように適用すればよいでしょうか？
データエンジニアは、スキーマ「finance」内のUnityカタログテーブル「customer_data」を管理しています。このテーブルには、SSNやcredit_scoreといった機密性の高いフィールドが含まれています。インターンシップグループはマスクされた値のみを参照でき、アナリストグループは担当地域の行のみにアクセスできる必要があります。データエンジニアは、データの重複を避けつつ、ユーザーロールと地域に基づいてアクセスを制限する必要があります。データエンジニアはこのセキュリティポリシーをどのように適用すればよいでしょうか？
정답: B
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문제5
チームのジュニア データ エンジニアが次のコード ブロックを実装しました。
new_eventsビューには、events Deltaテーブルと同じスキーマを持つレコードのバッチが含まれています。event_idフィールドは、このテーブルの一意のキーとして機能します。
このクエリを実行すると、既存のレコードと同じ event_id を持つ新しいレコードはどうなるでしょうか?
チームのジュニア データ エンジニアが次のコード ブロックを実装しました。
new_eventsビューには、events Deltaテーブルと同じスキーマを持つレコードのバッチが含まれています。event_idフィールドは、このテーブルの一意のキーとして機能します。
このクエリを実行すると、既存のレコードと同じ event_id を持つ新しいレコードはどうなるでしょうか?
정답: A
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문제6
データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？
データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？
정답: B
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문제7
データエンジニアが、重複メッセージを配信するメッセージバスシステムからデータを取り込むパイプラインを構築しています。重複メッセージは1週間間隔で配信されることがあります。ターゲットはDatabricks Delta Lakeテーブルで、各レコードは1回だけ出現する必要があります。設定されたウォーターマークの外側でイベントが到着する可能性のある重複を処理するには、どのDatabricks取り込みパターンを実装すればよいでしょうか？
データエンジニアが、重複メッセージを配信するメッセージバスシステムからデータを取り込むパイプラインを構築しています。重複メッセージは1週間間隔で配信されることがあります。ターゲットはDatabricks Delta Lakeテーブルで、各レコードは1回だけ出現する必要があります。設定されたウォーターマークの外側でイベントが到着する可能性のある重複を処理するには、どのDatabricks取り込みパターンを実装すればよいでしょうか？
정답: D
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문제8
ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流で多数のフィールドに対して高度に選択的な結合を行うために使用され、また、機械学習チームによって、少数の関連フィールドをフィルタリングするために活用されます。フィルタおよび結合ロジックに頻繁に使用されるフィールドは合計 15 個特定されています。
データ エンジニアは、テーブル スキーマを宣言する前に、これらのネストされたフィールドを処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks についての意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のうちどれですか。
ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流で多数のフィールドに対して高度に選択的な結合を行うために使用され、また、機械学習チームによって、少数の関連フィールドをフィルタリングするために活用されます。フィルタおよび結合ロジックに頻繁に使用されるフィールドは合計 15 個特定されています。
データ エンジニアは、テーブル スキーマを宣言する前に、これらのネストされたフィールドを処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks についての意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のうちどれですか。
정답: A
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문제9
外部オブジェクト ストレージ コンテナーが /mnt/finance_eda_bucket の場所にマウントされました。
財務チーム用のデータベースを作成するために、次のロジックが実行されました。
データベースが正常に作成され、権限が構成された後、財務チームのメンバーが次のコードを実行します。
財務チームのすべてのユーザーが財務グループのメンバーである場合、tx_sales テーブルがどのように作成されるかを説明するステートメントはどれですか。
外部オブジェクト ストレージ コンテナーが /mnt/finance_eda_bucket の場所にマウントされました。
財務チーム用のデータベースを作成するために、次のロジックが実行されました。
データベースが正常に作成され、権限が構成された後、財務チームのメンバーが次のコードを実行します。
財務チームのすべてのユーザーが財務グループのメンバーである場合、tx_sales テーブルがどのように作成されるかを説明するステートメントはどれですか。
정답: A
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문제10
ジュニア データ エンジニアが、次の JSON を Databricks REST API エンドポイント 2.0/jobs/create に投稿するワークロードを構成しました。
すべての構成と参照リソースが利用可能であると仮定した場合、このワークロードを 3 回実行した結果を説明するステートメントはどれですか。
ジュニア データ エンジニアが、次の JSON を Databricks REST API エンドポイント 2.0/jobs/create に投稿するワークロードを構成しました。
すべての構成と参照リソースが利用可能であると仮定した場合、このワークロードを 3 回実行した結果を説明するステートメントはどれですか。
정답: A
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문제11
ほぼリアルタイムのワークロードを容易にするために、データエンジニアはDatabricks Auto Loaderのスキーマ検出および進化機能を活用するヘルパー関数を作成しています。この関数は、ソースのスキーマを自動で直接検出し、ソースディレクトリにJSONファイルが到着すると段階的に処理し、新しいフィールドが検出されるとテーブルのスキーマを自動的に進化させます。
関数は以下に空白で表示されます。
指定された要件を満たすために空欄を正しく埋める回答はどれですか?
ほぼリアルタイムのワークロードを容易にするために、データエンジニアはDatabricks Auto Loaderのスキーマ検出および進化機能を活用するヘルパー関数を作成しています。この関数は、ソースのスキーマを自動で直接検出し、ソースディレクトリにJSONファイルが到着すると段階的に処理し、新しいフィールドが検出されるとテーブルのスキーマを自動的に進化させます。
関数は以下に空白で表示されます。
指定された要件を満たすために空欄を正しく埋める回答はどれですか?
정답: B
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문제12
データエンジニアが、ソースからのCDC(変更データキャプチャ)データを処理するために、Lakeflow宣言型パイプラインを設定しています。ソースイベントは順序どおりに到着しないことがあり、同じupdate_timestampで異なるupdate_sequence_idを持つ複数の更新が発生することがあります。
イベントが正しく順序付けられていることを確認するために、データ エンジニアは何をすべきでしょうか?
データエンジニアが、ソースからのCDC(変更データキャプチャ)データを処理するために、Lakeflow宣言型パイプラインを設定しています。ソースイベントは順序どおりに到着しないことがあり、同じupdate_timestampで異なるupdate_sequence_idを持つ複数の更新が発生することがあります。
イベントが正しく順序付けられていることを確認するために、データ エンジニアは何をすべきでしょうか?
정답: C
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문제13
Databricks CLI が正しくインストールされ、構成されていると仮定すると、実稼働ジョブで使用するために DBFS がマウントされたオブジェクト ストレージにカスタム Python Wheel をアップロードするには、どの Databricks CLI コマンドを使用できますか?
Databricks CLI が正しくインストールされ、構成されていると仮定すると、実稼働ジョブで使用するために DBFS がマウントされたオブジェクト ストレージにカスタム Python Wheel をアップロードするには、どの Databricks CLI コマンドを使用できますか?
정답: C
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)