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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. データエンジニアは、Lakeflowの宣言型パイプライン技術を活用し、Auto Loaderを使用してS3内のJSONファイルから取り込んだリアルタイムのトラックテレメトリデータを処理するシステムを設計しています。データには、truck_id、timestamp、location、speed、fuel_levelが含まれます。システムは、以下の2つのユースケースをサポートする必要があります。
- 最新の位置、速度、および
運用チームの truck_id ごとの fuel_level。
- 総走行距離と平均燃料消費量の毎日の集計レポート
管理チームの truck_id ごとの効率。
これらの要件を満たすために、データ エンジニアは Lakeflow 宣言型パイプラインのストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューにどのアプローチを使用する必要がありますか?

A) 生のテレメトリデータを取り込んで保存するためのストリーミングテーブルを定義し、さらに、最新の位置情報、速度、燃料レベルをtruck_idごとに段階的に計算してリアルタイム監視を行うストリーミングテーブルを作成します。レポート用に、truck_idごとの毎日の集計距離と燃費を計算するマテリアライズドビューを作成します。
B) 生のテレメトリデータを取り込んで保存するためのストリーミングテーブルを定義し、truck_idごとの毎日の集計距離と燃費を計算するストリーミングテーブルを作成します。リアルタイム監視のために、truck_idごとの最新の位置情報、速度、燃料レベルを計算するマテリアライズドビューを作成します。
C) 生のテレメトリ データを取り込んで保存するためのマテリアライズド ビューを定義し、リアルタイム監視用に truck_id ごとの最新の位置、速度、燃料レベルを計算するストリーミング テーブルを作成します。レポート用に truck_id ごとの毎日の集計距離と燃料効率を計算する別のマテリアライズド ビューを作成します。
D) 生のテレメトリ データを取り込んで保存するためのストリーミング テーブルを定義し、リアルタイム監視のために truck_id ごとに最新の位置、速度、燃料レベルを計算するマテリアライズド ビューを作成します。
レポート用に、truck_id ごとの毎日の集計距離と燃費を計算する別のマテリアライズド ビューを作成します。

2. 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?

A) configure
B) libraries
C) fs
D) jobs
E) workspace

3. ある企業は、従来のDatabricksジョブでAuto Loaderを使用して、外部ソースからの半構造化JSONファイルを処理しています。時折、重要なフィールドがNULL、無効な型、または予期しないネストされたスキーマのバリエーションを持つレコードが到着します。エンジニアは、不正な形式または不適合なレコードが警告なく削除されず、別の検疫テーブルにキャプチャされるようにする必要があります。パイプラインは、ジョブを失敗させることなく、正常なレコードをブロンズレイヤーに処理し続ける必要があり、バッチとストリーミングの両方の取り込みをサポートする必要があります。
データ エンジニアは、不良レコードを検疫 Delta テーブルに自動的にルーティングする一方で、良好なレコードを Bronze レイヤーに取り込んでさらに処理する、堅牢な取り込みパターンを構築する必要があります。
この取り込みアーキテクチャにおける検疫メカニズムを実現するアプローチはどれですか?

A) LDP で Auto Loader を使用し、レコード監査ロジックを含む EXPECT () 制約を実装して、不良レコードをルーティングします。
B) inferSchema=True でノートブック ジョブを作成し、.foreachBatch() を使用してストリーミング クエリを記述し、try/except を使用して例外をキャッチし、失敗したバッチを検疫にリダイレクトします。
C) Auto Loader を failFast モードで使用して false に設定し、スキーマの進化を有効にします。無効なレコードは取り込み中に黙って無視されます。
D) Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを SQL パイプラインで使用し、critical_fields が null でない場合に null を含む行を削除するように構成し、不正な形式のデータについては監査ログに依存します。

4. PySpark アプリケーションにユニット テストを組み込むには、ジョブの設計に事前に注意を払うか、既存のコードを大幅にリファクタリングする必要がある可能性があります。
この追加の労力を相殺する主な利点を説明している記述はどれですか?

A) データの品質が向上します
B) デプロイメントと実行時間が短縮されます
C) すべてのステップが分離され、個別にテストされるため、トラブルシューティングが容易になります。
D) アプリケーションの完全なユースケースを検証します
E) すべてのステップが正しく相互作用して、望ましい最終結果が得られることを保証する

5. Databricksワークスペース管理者は、各データエンジニアリンググループに対して対話型クラスターを構成しました。コスト管理のため、クラスターは30分間操作が行われないと終了するように設定されています。
各ユーザーは、割り当てられたクラスターに対して、いつでもワークロードを実行できる必要があります。
ユーザーがワークスペースに追加されているが、権限が付与されていないと仮定すると、すでに構成されているクラスターを起動してアタッチするためにユーザーが必要とする最小限の権限は次のどれですか。

A) 必要なクラスターに対する「再起動可能」権限
B) ワークスペース管理者権限、クラスター作成が許可されます。必要なクラスターに対する「接続可能」権限
C) クラスタの作成が許可されます。必要なクラスタに対する「再起動可能」権限
D) 必要なクラスターに対する「管理可能」権限
E) クラスタの作成が許可されます。必要なクラスタに対する「接続可能」権限

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