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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題:

1. データエンジニアは、S3ストレージに新しいCSVファイルが到着すると自動的に処理する効率的なパイプラインを設計する必要があります。これらの要件を満たすために、データエンジニアはどのDatabricks機能を使用すべきでしょうか？

A) 標準の Spark readStream を使用して、フォーマット ("csv") とフォーマット ("json") でクラウド ストレージからストリーミングします。
B) スキーマ推論と進化が有効になっている自動ローダー
C) 処理されたファイルを追跡するためのパラメータ付きのCOPY INTO SQLコマンド
D) スケジュールされた Databricks ジョブによる従来のバッチ処理

2. データエンジニアは、サードパーティが提供するREST APIエンドポイントから、異なるレポートタイプを指定して複数のPDFファイルをダウンロードするジョブを実装しています。REST APIは時間がかかり、断続的にエラーが発生するため、エンジニアは各ダウンロードアクティビティを追跡して失敗を把握し、部分的に再試行することで、スケーラブルなスループットを実現したいと考えています。エンジニアは10種類のレポートをダウンロードする必要があり、そのリストは時間の経過とともに変更される可能性があります。データエンジニアはどのようにこれを実現すればよいでしょうか？

A) ノートブック内にリスト変数を定義し、レポートの種類をループしてダウンロードし、ダウンロード結果を出力します。ノートブックタスクとして実行します。
B) Delta Lake テーブルを使用して、各レポートのダウンロード ステータスを 10 行として追跡し、それをソース テーブルとして使用して、ダウンロード機能を Pandas UDF として実行します。
C) どのレポートのダウンロードが失敗したかを明確に追跡するための 10 個のノートブック タスクを定義します。
D) レポート タイプのリストを入力として、foreach タスクを使用します。

3. DevOpsチームは、Jobs UIを使用して毎日実行するようにスケジュールされたノートブックのコレクションとして、本番環境ワークロードを構成しました。チームに新しく加わったデータエンジニアが、本番環境のロジックを確認するために、これらのノートブックの1つへのアクセスを要求しました。本番環境のコードやデータに誤って変更を加えずに、ユーザーに付与できるノートブック権限の最大レベルはどれくらいでしょうか？

A) 管理できる
B) 読み取り可能
C) 実行可能
D) 編集可能

4. 運用ワークロードは、外部の変更データキャプチャフィードからの更新を、常時稼働の構造化ストリームジョブとして Delta Lake テーブルに段階的に適用します。このテーブルのデータが最初に移行された際に、OPTIMIZE が実行され、ほとんどのデータファイルのサイズが 1 GB に変更されました。ストリーミング運用ジョブでは、自動最適化と自動圧縮の両方がオンになっていました。最近のデータファイルのレビューでは、テーブル内の各パーティションには少なくとも 1 GB のデータが含まれており、テーブル全体のサイズは 10 TB を超えているにもかかわらず、ほとんどのデータファイルは 64 MB 未満であることがわかりました。
ファイル サイズが小さくなる理由として考えられるのは次のうちどれでしょうか?

A) テーブルで計算されたZオーダーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。C テーブルで計算されたブルームフィラーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。
B) Databricks は、各パーティションのデータ量に基づいて、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
C) Databricks は、テーブル内のデータの全体的なサイズに基づいて、ターゲット ファイルのサイズを小さくするように自動調整しました。
D) Databricks は、MERGE 操作の所要時間を短縮するために、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。

5. データエンジニアは、最新のDBRバージョンを搭載したクラスターを使用して、銀行取引データを保存するための日次バッチ取り込みパイプラインを作成し、prod.gold.all_banking_transactions_dailyというMANAGED DELTAテーブルに保存しました。データエンジニアは、SQL Serverless Warehouseを介してこのテーブルにアドホッククエリを実行するビジネスユーザーから、クエリパフォーマンスの低下に関する苦情を頻繁に受けています。分析の結果、データエンジニアは、これらのユーザーが高カーディナリティ列をフィルターとして頻繁に使用していることを突き止めました。エンジニアは現在、増分的で保守が容易で、時間の経過とともに進化できるデータレイアウト最適化手法の実装を目指しています。データエンジニアはどのコマンドを実装すべきでしょうか？

A) Z-ORDER を使用するようにテーブルを変更し、定期的な OPTIMIZE コマンドを実装します。
B) Hive スタイルのパーティションを使用するようにテーブルを変更し、定期的な OPTIMIZE コマンドを実装します。
C) Hive スタイルのパーティション + Z-ORDER を使用するようにテーブルを変更し、定期的な OPTIMIZE コマンドを実装します。
D) Liquid Clustering を使用するようにテーブルを変更し、定期的な OPTIMIZE コマンドを実装します。

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