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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、Databricks 間のシナリオにおいて読み取りパフォーマンスを最適化するために、Delta Sharing を設定しようとしています。受信者は、共有された売上データに対してタイムトラベルクエリとストリーミング読み取りを実行する必要があります。これらの機能を有効にしながら最適なパフォーマンスを実現するには、どの構成が最適でしょうか？

A) 履歴なしでスキーマ全体を共有し、パフォーマンスのために受信者側のキャッシュに依存します。
B) パフォーマンスを向上させるには、Databricks 間の共有ではなくオープン共有プロトコルを使用します。
C) 履歴なしでテーブルを共有し、パーティション分割を有効にしてクエリのパフォーマンスを向上させます。
D) 履歴付きでテーブルを共有し、テーブルでパーティションが有効になっていないことを確認し、共有する前に CDF を有効にします。

2. 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、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。
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。
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、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。

3. データエンジニアは、現在本番環境で使用されている複数のDatabricksノートブックに定義されているPython関数に対し、一般的なPythonテストフレームワークを用いたユニットテストを実行したいと考えています。本番環境でデータを処理する関数に対して、データエンジニアはどのようにユニットテストを実行できるでしょうか？

A) 本番環境に近い非本番環境データに対してユニットテストを実行する
B) 同じノートブック内でユニットテストと関数を定義する
C) 別の Databricks ノートブックからユニットテスト関数を定義してインポートします。
D) リポジトリ内のファイルを使用して関数を定義し、単体テストする

4. データ アーキテクトは、データが外部ソースから Databricks Lakehouse に取り込まれたら、テーブル アクセス制御を活用してすべての運用テーブルとビューのアクセス許可を管理することを決定しました。
次のロジックを実行して、運用データベースでの対話型クエリの権限をコア エンジニアリング グループに付与しました。
データベース prod の使用権限を eng に付与します。
データベース prod に対する SELECT 権限を eng に付与します。
これらが eng グループに付与されている唯一の権限であり、これらのユーザーはワークスペース管理者ではないと仮定すると、どのステートメントがそれらの権限について説明していますか?

A) グループ メンバーは prod データベースに対する完全な権限を持ち、他のユーザーまたはグループに権限を割り当てることもできます。
B) グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを作成、クエリ、および変更できますが、カスタム関数を定義することはできません。
C) グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルを一覧表示できますが、それらのテーブルに対するクエリの結果を表示することはできません。
D) グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルとビューをクエリできますが、データベース内で何も作成または編集することはできません。
E) グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを照会および変更できますが、新しいテーブルやビューを作成することはできません。

5. 本番環境で構造化ストリーミング ジョブをスケジュールする場合、クエリの失敗から自動的に回復し、コストを低く抑える構成はどれですか。

A) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1
B) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行: なし;
最大同時実行数: 1
C) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 無制限
D) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行: なし;
最大同時実行数: 1
E) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1

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