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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Data Modeling and Transformation | - Performance optimization techniques - Dimensional modeling concepts - Spark SQL transformations |
| Delta Lake and Data Management | - Delta Lake transactions and ACID properties - Schema evolution and enforcement - Time travel and versioning |
| Data Ingestion and Processing | - Structured Streaming fundamentals - Batch and streaming ingestion with Auto Loader - ETL pipeline design patterns |
| Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Workspace and cluster architecture - Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) |
| Production Pipelines and Orchestration | - Job scheduling and monitoring - Databricks Workflows - Error handling and recovery strategies |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipeline の AUTO CDC API を使用して、ソーステーブル (orders_source) からターゲットテーブル (orders_target) への削除処理を伝播させています。ソーステーブルでは変更データフィード (CDF) が有効になっていますが、上流の遅延により、一部の削除イベントが順序どおりに配信されません。AUTO CDC API は、順序どおりに配信されないイベントが発生しても、削除処理が正しく適用されることを内部的にどのように保証しているのでしょうか？
- A. ターゲット テーブルで VACUUM を実行し、競合するレコードを消去します。
- B. 同じキーの更新後に削除が行われた場合は無視されます。
- C. 変更を適用する前に、受信イベントをタイムスタンプで手動で並べ替えます。
- D. イベントを順序付けるために sequence_by を使用し、古いシーケンスが処理されるまで削除された行の tombstone を保持します。
Correct Answer: D 🗳️
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データサイエンスチームはMLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。以下のコードは、本番環境モデルを正しくインポートして適用し、予測結果を「customer_id LONG, predictions DOUBLE, date DATE」というスキーマを持つpredsという名前の新しいデータフレームとして出力します。
データサイエンスチームは、予測結果をDelta Lakeテーブルに保存し、すべての予測を時系列で比較できるようにしたいと考えています。チャーン予測は1日に最大1回まで行われます。
潜在的な計算コストを最小限に抑えながらこのタスクを実行するコード ブロックはどれですか。
- A.
- B. preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
- C.
- D. preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")
- E.
Correct Answer: B 🗳️
データエンジニアは、Pythonライブラリを介してOpen AIを呼び出す不正検出パイプラインを構築しており、APIを使用する際にアクセストークンを含める必要があります。データエンジニアは、シークレットを作成するためにどのDatabricks CLIコマンドを使用すればよいでしょうか？
- A. databricks secrets put-secret KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
- B. databricks tokens put-token SCOPE KEY; dbutils.tokens.get (SCOPE, KEY)
- C. databricks secrets put-secret SCOPE KEY; dbutils.secrets.get (SCOPE, KEY)
- D. databricks tokens put-token KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
Correct Answer: C 🗳️
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ビューの更新は、顧客テーブルに挿入または更新される新しく取り込まれたすべてのデータの増分バッチを表します。
これらのレコードを処理するには、次のロジックが使用されます。
この実装について説明している記述はどれですか?
- A. 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されており、古い値は上書きされ、新しい顧客が追加されます。
- B. 顧客テーブルはタイプ 0 テーブルとして実装されており、すべての書き込みは既存の値を変更せずに追加のみで行われます。
- C. 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されています。古い値は維持されますが、最新ではないとマークされ、新しい値が挿入されます。
- D. 顧客テーブルはタイプ 1 テーブルとして実装されており、古い値は新しい値によって上書きされ、履歴は保持されません。
- E. 顧客テーブルはタイプ 3 テーブルとして実装されており、古い値は現在の値と一緒に新しい列として維持されます。
Correct Answer: C 🗳️
ジュニアデータエンジニアが、Delta Lakeの変更データフィード機能を利用して、delta.enableChangeDataFeed = trueプロパティで作成されたブロンズテーブルの全行で有効であったすべての値を表すType 1テーブルを作成しようとしています。彼らは、以下のコードを日常的なジョブとして実行する予定です。
上記のクエリを複数回実行した場合の実行と結果を説明するステートメントはどれですか?
- A. ジョブが実行されるたびに、新しく更新されたレコードがターゲット テーブルにマージされ、同じ主キーを持つ以前の値が上書きされます。
- B. ジョブが実行されるたびに、元のバージョンと現在のバージョンの違いが計算されます。これにより、一部のレコードに重複したエントリが発生する可能性があります。
- C. ジョブが実行されるたびに、前回の実行以降に挿入または更新されたレコードのみがターゲット テーブルに追加され、目的の結果が得られます。
- D. ジョブが実行されるたびに、挿入または更新されたレコードの履歴全体を使用してターゲット テーブルが上書きされ、目的の結果が得られます。
- E. ジョブが実行されるたびに、挿入または更新されたレコードの利用可能な履歴全体がターゲット テーブルに追加され、多くの重複エントリが生成されます。
Correct Answer: E 🗳️
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