Databricks Certified-Data-Engineer-Professional 問題集 : Databricks Certified Data Engineer Professional

  • 試験コード:Certified-Data-Engineer-Professional
  • 試験名称:Databricks Certified Data Engineer Professional
  • 最近更新時間:2026-08-28問題と解答:250 Q&As

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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional 試験シラバストピック:

セクション目標
トピック 1: データの変換、クレンジング、および品質- データの変換と検証
  • 1. ウィンドウ関数、結合、集計を含む高度な変換を行うための、効率的なSpark SQLおよびPySparkコードを記述する
    • 2. Lakeflow Declarative PipelinesまたはクラシックジョブのAuto Loaderを使用して、不正データの隔離(クアランティン)プロセスを開発する
      トピック 2: 監視とアラート- アラート
      • 1. Workflows UIとJobs APIを使用して、ジョブのステータスやパフォーマンスの問題に関する通知を構成する
        • 2. SQL Alertsを使用してデータ品質を監視する
          - 監視
          • 1. Databricks REST APIとDatabricks CLIを使用してジョブとパイプラインを監視する
            • 2. システムテーブルを使用して、リソース使用率、コスト、監査、およびワークロードの可観測性(オブザーバビリティ)を確保する
              • 3. Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログを使用してパイプラインを監視する
                • 4. Query ProfileとSpark UIを使用してワークロードを監視する
                  トピック 3: データガバナンス- エンタープライズデータのガバナンス
                  • 1. エンタープライズデータに説明とメタデータを作成・追加して、検出可能性を向上させる
                    • 2. Unity Catalogの権限継承モデルの理解を実証する
                      トピック 4: デバッグとデプロイ- CI/CDのデプロイ
                      • 1. ノートブックとコードのデプロイにDatabricks Gitフォルダーを使用し、GitベースのCI/CDワークフローを構成および統合する
                        • 2. Databricks Asset Bundlesを使用してDatabricksリソースを構築およびデプロイする
                          - デバッグとトラブルシューティング
                          • 1. Lakeflow Declarative PipelinesのイベントログとSpark UIを使用して、Lakeflow Declarative PipelinesおよびSparkパイプラインをデバッグする
                            • 2. ジョブの修復(job repairs)とパラメータの上書きを使用して、エラーを分析し、失敗したジョブランを修復する
                              • 3. Spark UI、クラスターログ、システムテーブル、およびクエリプロファイルを使用して診断情報を特定し、エラーのトラブルシューティングを行う
                                トピック 5: データセキュリティとコンプライアンスの確保- データセキュリティメカニズムの適用
                                • 1. ハッシュ化、トークン化、抑制、汎化を含む、匿名化および仮名化の手法を適用する
                                  • 2. ACLを使用してワークスペースオブジェクトを保護し、最小権限の原則を適用する
                                    • 3. 行フィルターと列マスクを使用して、機密性の高いテーブルデータを保護する
                                      - コンプライアンスの確保
                                      • 1. データ保持ポリシーに準拠したデータパージ(削除)ソリューションを開発する
                                        • 2. PII(個人特定情報)を検出してマスクする、コンプライアンスに準拠したバッチおよびストリーミングパイプラインを実装する
                                          トピック 6: コストとパフォーマンスの最適化- コストとパフォーマンスの最適化
                                          • 1. deletion vectorsやliquid clusteringなどのDelta最適化手法を理解する
                                            • 2. Change Data Feedを適用して、ストリーミングテーブルの制限に対処し、レイテンシを改善する
                                              • 3. Unity Catalogの管理テーブルが運用オーバーヘッドとメンテナンスの負担を軽減する仕組みと理由を理解する
                                                • 4. データスキップやファイルプルーニングを含む、大規模データセットに対するDatabricksのクエリ最適化手法を理解する
                                                  • 5. クエリプロファイリングを使用して、非効率な結合やデータシャッフルなどのボトルネックを特定する
                                                    トピック 7: データモデリング- データモデルの設計と最適化
                                                    • 1. liquid clusteringを使用してデータレイアウトの決定を簡素化し、クエリパフォーマンスを最適化する
                                                      • 2. 効率的なクエリと集計を行う分析ワークロード向けのディメンショナルモデルを設計する
                                                        • 3. Delta Lakeを使用して、大規模なデータセットを管理するためのスケーラブルなデータモデルを設計および実装する
                                                          • 4. パーティショニングやZ-Orderingに対するliquid clusteringのメリットを特定する
                                                            トピック 8: PythonおよびSQLを使用したデータ処理コードの開発- Lakeflow Declarative Pipelines、SQL、およびApache Sparkを使用したETLパイプラインの構築とテスト
                                                            • 1. if/elseやforeachなどの制御フロー演算子を使用してパイプラインコンポーネントを作成する
                                                              • 2. マテリアライズドビューと比較したストリーミングテーブルのメリットとデメリットを説明する
                                                                • 3. UI、API、またはCLIを介してJobsを使用し、ETLワークロードを作成および自動化する
                                                                  • 4. 環境、依存関係、高メモリのノートブックタスク、および再試行動作に適した構成を選択する
                                                                    • 5. APPLY CHANGES APIを使用して、Lakeflow Declarative PipelinesにおけるCDCを簡素化する
                                                                      • 6. Lakeflow Declarative PipelinesとAuto Loaderを使用して、信頼性が高く本番環境に対応したバッチおよびストリーミングデータパイプラインを構築および管理する
                                                                        • 7. Spark Structured StreamingとLakeflow Declarative Pipelinesを比較し、スケーラブルなETLパイプラインに最適なアプローチを決定する
                                                                          • 8. assertDataFrameEqual、assertSchemaEqual、DataFrame.transform、テストフレームワーク、およびデバッグツールを使用して、単体テストおよび結合テストを開発する
                                                                            - Pythonおよび開発ツールの使用
                                                                            • 1. Databricks Asset Bundlesに最適化されたスケーラブルなPythonプロジェクト構造を設計および実装し、モジュール開発、デプロイ自動化、およびCI/CD統合を可能にする
                                                                              • 2. Pandas/Python UDFを使用したユーザー定義関数の開発
                                                                                • 3. PyPIパッケージ、ローカルのwheel、ソースアーカイブを含む、外部のサードパーティライブラリのインストールと依存関係の管理およびトラブルシューティングを行う
                                                                                  トピック 9: データの共有とフェデレーション- データの共有とフェデレーション
                                                                                  • 1. サポートされているソースシステム全体で、適切なガバナンスを備えたLakehouse Federationを構成する
                                                                                    • 2. Databricks間共有を使用したDatabricksデプロイメント間、またはオープン共有プロトコルを使用した外部プラットフォームとの安全なDelta Sharingを実証する
                                                                                      • 3. Delta Sharingを使用して、Lakehouseのライブデータを任意のコンピューティングプラットフォームと共有する
                                                                                        トピック 10: データの取り込みと取得- データ取り込みパイプラインの設計と実装
                                                                                        • 1. Deltaを使用して、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理できるアペンド専用のデータパイプラインを作成する
                                                                                          • 2. メッセージバスやクラウドストレージなどのソースから、Delta Lake、Parquet、ORC、AVRO、JSON、CSV、XML、テキスト、およびバイナリデータを含むフォーマットを取り込む

                                                                                            Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題:

                                                                                            1. The Databricks workspace administrator has configured interactive clusters for each of the data engineering groups. To control costs, clusters are set to terminate after 30 minutes of inactivity.
                                                                                            Each user should be able to execute workloads against their assigned clusters at any time of the day.
                                                                                            Assuming users have been added to a workspace but not granted any permissions, which of the following describes the minimal permissions a user would need to start and attach to an already configured cluster.

                                                                                            A) Cluster creation allowed. "Can Attach To" privileges on the required cluster
                                                                                            B) Cluster creation allowed. "Can Restart" privileges on the required cluster
                                                                                            C) "Can Manage" privileges on the required cluster
                                                                                            D) Workspace Admin privileges, cluster creation allowed. "Can Attach To" privileges on the required cluster
                                                                                            E) "Can Restart" privileges on the required cluster


                                                                                            2. A data engineer is creating a data ingestion pipeline to understand where customers are taking their rented bicycles during use. The engineer noticed that, over time, data being transmitted from the bicycle sensors fail to include key details like latitude and longitude. Downstream analysts need both the clean records and the quarantined records available for separate processing.
                                                                                            The data engineer already has this code:
                                                                                            import dlt
                                                                                            from pyspark.sql.functions import expr
                                                                                            rules = {
                                                                                            "valid_lat": "(lat IS NOT NULL)",
                                                                                            "valid_long": "(long IS NOT NULL)"
                                                                                            }
                                                                                            quarantine_rules = "NOT({})".format(" AND ".join(rules.values()))
                                                                                            @dlt.view
                                                                                            def raw_trips_data():
                                                                                            return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
                                                                                            How should the data engineer meet the requirements to capture good and bad data?

                                                                                            A) @dlt.table(name="trips_data_quarantine")
                                                                                            def trips_data_quarantine():
                                                                                            return (
                                                                                            spark.readStream.table("raw_trips_data")
                                                                                            .filter(expr(quarantine_rules))
                                                                                            )
                                                                                            B) @dlt.view
                                                                                            @dlt.expect_or_drop("lat_long_present", "(lat IS NOT NULL AND long IS NOT NULL)") def trips_data_quarantine():
                                                                                            return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
                                                                                            C) @dlt.table
                                                                                            @dlt.expect_all_or_drop(rules)
                                                                                            def trips_data_quarantine():
                                                                                            return spark.readStream.table("raw_trips_data")
                                                                                            D) @dlt.table(partition_cols=["is_quarantined", ])
                                                                                            @dlt.expect_all(rules)
                                                                                            def trips_data_quarantine():
                                                                                            return (
                                                                                            spark.readStream.table("raw_trips_data")
                                                                                            .withColumn("is_quarantined", expr(quarantine_rules))
                                                                                            )


                                                                                            3. Which Python variable contains a list of directories to be searched when trying to locate required modules?

                                                                                            A) os.path
                                                                                            B) importlib.resource path
                                                                                            C) pylib.source
                                                                                            D) sys.path
                                                                                            E) pypi.path


                                                                                            4. A data engineer has a Delta table orders with deletion vectors enabled. The engineer executes the following command:
                                                                                            DELETE FROM orders WHERE status = 'cancelled';
                                                                                            What should be the behavior of deletion vectors when the command is executed?

                                                                                            A) Delta automatically removes all cancelled orders permanently.
                                                                                            B) Rows are marked as deleted in metadata, not in files.
                                                                                            C) Files are physically rewritten without the deleted rows.
                                                                                            D) Rows are marked as deleted both in metadata and in files.


                                                                                            5. The security team is exploring whether or not the Databricks secrets module can be leveraged for connecting to an external database.
                                                                                            After testing the code with all Python variables being defined with strings, they upload the password to the secrets module and configure the correct permissions for the currently active user. They then modify their code to the following (leaving all other variables unchanged).

                                                                                            Which statement describes what will happen when the above code is executed?

                                                                                            A) An interactive input box will appear in the notebook; if the right password is provided, the connection will succeed and the password will be printed in plain text.
                                                                                            B) The connection to the external table will fail; the string "redacted" will be printed.
                                                                                            C) An interactive input box will appear in the notebook; if the right password is provided, the connection will succeed and the encoded password will be saved to DBFS.
                                                                                            D) The connection to the external table will succeed; the string value of password will be printed in plain text.
                                                                                            E) The connection to the external table will succeed; the string "redacted" will be printed.


                                                                                            質問と回答:

                                                                                            質問 # 1
                                                                                            正解: E
                                                                                            質問 # 2
                                                                                            正解: A
                                                                                            質問 # 3
                                                                                            正解: D
                                                                                            質問 # 4
                                                                                            正解: B
                                                                                            質問 # 5
                                                                                            正解: E

                                                                                            人々が話すこと

                                                                                            わかりやすい素晴らしい問題集になっております。試験に受かりましたよ。それげ受験してやっぱり合格だ。すごっ - 松下**

                                                                                            私はフィリピン出身です。試験に合格するにはCertified-Data-Engineer-Professional試験ガイドで十分です。試験に出てくる問題はほぼこの問題集にも出てました。 - Fujita

                                                                                            簡単に試験を書けた結果、合格しました。mogiexamさんの問題集やはり強い。間違った答えをすべて覚えやすくなっています。 - 柏仓**

                                                                                            一部のCertified-Data-Engineer-Professional問題集は実際の試験とは異なりますが、本当に助けになっていてすごい良かった。試験にも合格しました。 - Matsushita

                                                                                            Certified-Data-Engineer-Professional合格しました。また次回Databricks-Certified-Data-Engineer-Associateもここにお世話になりたいと思います。 - Gotoh

                                                                                            問題集の九割がCertified-Data-Engineer-Professional試験の問題にも出ていて凄かった。mogiexamさん、やはり信頼できますね。 - 藤原**

                                                                                            品質保証

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