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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、分析と可視化のために、クラウドオブジェクトストレージからUnity Catalogで管理されるテーブルに大量の画像ファイル(JPEGとPNG)を取り込みたいと考えています。これらの画像を段階的にテーブルに取り込むために推奨される構成と方法は2つありますか？(2つ選択してください。)

A) Auto Loader を使用して、cloudFiles.format を "TEXT" に設定します。
B) pathGlobFilter オプションを使用して、画像ファイルのみを選択します (例: "*.jpg、*.png")。
C) Auto Loader を使用し、cloudFiles.format を "IMAGE" に設定します。
D) Auto Loader を使用し、cloudFiles.format を "BINARYFILE" に設定します。
E) ファイルをボリュームに移動し、SQL エディターで読み取ります。

2. 次のコードは、従来のワークロードから Databricks ノートブックに移行されています。

コードは正常に実行され、論理的に正しい結果を提供しますが、
約 1 GB のデータを抽出してロードするのに 20 分かかります。
この動作を説明できる可能性のある記述はどれですか?

A) DatabricksではPythonの実行速度は常にScalaよりも遅くなります。run.pyスクリプトをScalaにリファクタリングする必要があります。
B) %sh はファイル移動操作を分散しません。代わりに %fs を使用するようにコードの最終行を更新する必要があります。
C) クローンを作成する代わりに、コードでは %sh pip install を使用して、クラスター内のすべてのノードで Python コードを並列に実行できるようにする必要があります。
D) %sh はドライバーノード上でシェルコードを実行します。このコードはワーカーノードや Databricks に最適化された Spark を利用しません。
E) %sh は、Git の収集とインストールのためにクラスターの再起動をトリガーします。遅延の大部分はクラスターの起動時間に関連します。

3. マーケティング チームは集計テーブルで営業組織とデータを共有したいと考えていますが、両チームが使用するフィールド名が一致しておらず、マーケティング固有のフィールドの多くが営業組織で承認されていません。
シンプルさを重視しながら状況に対処するソリューションは次のどれですか?

A) CTAS ステートメントを使用して、マーケティング テーブルから派生テーブルを作成し、変更を伝播するための本番環境を構成します。
B) 必要なスキーマを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake の DEEP CLONE 機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
C) 営業チームに承認されたフィールドのみを選択してマーケティング テーブルにビューを作成し、営業命名規則に標準化する必要があるフィールドの名前をエイリアスします。
D) マーケティング チームに結果を CSV としてダウンロードし、営業組織に電子メールで送信するよう指示します。
E) 現在の運用パイプラインに並列テーブル書き込みを追加し、マーケティング テーブルから必要に応じて変化する新しい販売テーブルを更新します。

4. 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、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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。
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。

5. あるジョブは、地域の売上データを処理するために、4つの独立したタスク(X、Y、Z、W)を並列に実行しています。データエンジニアリングチームは最近、クラスタポリシーを更新し、コストがかかりすぎるインスタンスタイプを禁止しました。特定のインスタンスタイプの使用を制限する新しいクラスタポリシーが適用されたため、タスクYは失敗しました。
データエンジニアは、他のタスクを中断することなく、迅速に障害を解決する必要があります。データエンジニアはタスクの障害をどのように解決すべきでしょうか？

A) 失敗した実行を削除し、クラスター ポリシーを無効にして、すべてのタスクを再実行します。
B) 「修復実行」を使用し、タスク Y のクラスター構成をオーバーライドして許可されたインスタンス タイプを使用するようにし、Databricks でタスク Y のみを再実行できるようにします。
C) 制限されたインスタンス タイプを許可するようにグローバル クラスター ポリシーを編集し、ジョブ全体を再実行します。
D) タスク Y の新しいクラスターを手動で作成し、ジョブ構成を更新して、完全な再実行をトリガーします。

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