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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 시험 요강 주제:

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1. 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。

A) ワークスペースに「新しいデータの取り込み」という名前の 3 つの新しいジョブが定義されますが、ジョブは実行されません。
B) 参照されたノートブックで定義されたロジックは、指定されたクラスター ID の構成を持つ新しいクラスターで 3 回実行されます。
C) 「新しいデータの取り込み」という名前の 3 つの新しいジョブがワークスペースに定義され、それぞれ 1 日 1 回実行されます。
D) 「新しいデータの取り込み」という名前の新しいジョブが 1 つワークスペースに定義されますが、実行されません。
E) 参照されているノートブックで定義されたロジックは、参照されている既存の多目的クラスターで 3 回実行されます。

2. 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。

3. Predictive Optimization は、Unity Catalog Managed テーブルに対してデフォルトで有効になっている自動化された Databricks サービスです。Delta テーブルを継続的に最適化することで、最適なパフォーマンスとコストを確保し、維持管理を支援します。Predictive Optimization は、Delta テーブルを維持するためにどの 2 つの操作を実行しますか？(2 つ選択してください。)

A) 最適化
B) 分析
C) パーティション
D) バケット化
E) コンパクト

4. Databricks ノートブックに次の PySpark コード スニペットがあるとします。
filtered_df = spark.read.format("delta").load("/mnt/data/large_table")
\
.filter("event_date > '2024-01-01'")
filtered_df.count()
データ エンジニアは、クエリ プロファイラーから、フィルターが適用されているにもかかわらず、filtered_df のスキャン演算子がほぼすべてのファイルを読み取っていることに気付きました。
データのスキップがうまくいかない理由は何でしょうか?

A) event_date 列は、テーブルのパーティションおよび Z オーダー スキームの範囲外です。
B) Delta テーブルには、動的なファイル プルーニングを可能にする最適化がありません。
C) フィルター条件には、データ スキップ サポートから除外されるデータ型が含まれています。
D) フィルターは完全なデータスキャン後にのみ実行され、データのスキップを防止します。

5. 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?

A)

B)

C)

D)

E)

질문과 대답: