Databricks : Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Questions & Answers

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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. 米国に拠点を置く小規模企業は、最近、インドのコンサルティング会社と契約を結び、人工知能(AI)アプリケーションを強化するための新たなデータエンジニアリングパイプラインをいくつか実装しました。同社のデータはすべて、米国の地域クラウドストレージに保存されています。
会社のワークスペース管理者は、請負業者が使用する Databricks ワークスペースをどこに展開すればよいかわかりません。
すべてのデータ ガバナンスの考慮事項が考慮されていると仮定すると、どの記述がこの決定に正確に影響しますか。

A) リージョン間の読み取りと書き込みには大きなコストと遅延が発生する可能性があります。可能な限り、コンピューティングはデータが保存されているのと同じリージョンにデプロイする必要があります。
B) Databricks ノートブックは、すべての実行可能コードをユーザーのブラウザーからオープン インターネット経由で仮想マシンに送信します。可能な限り、エンド ユーザーの近くのワークスペース リージョンを選択するのが最も安全です。
C) Databricks はクラウド ボリューム ストレージ上で HDFS を実行します。そのため、データが保存されるリージョンにクラウド仮想マシンを展開する必要があります。
D) Databricks は、対話型開発中にユーザー ワークステーションをドライバーとして活用します。そのため、ユーザーは常に、物理的に近いリージョンにデプロイされたワークスペースを使用する必要があります。
E) Databricks ワークスペースは、地域のインフラストラクチャに依存しません。そのため、ワークスペース管理者にとって最も便利なものに基づいて決定する必要があります。

2. アップストリームソースは、Parquetデータを1時間ごとのバッチとして、現在の日付を名前とするディレクトリに書き込みます。夜間のバッチジョブは、次のコードを実行して、日付変数で示される前日のすべてのデータを取り込みます。

フィールド customer_id と order_id は、各注文を一意に識別するための複合キーとして機能すると想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間間隔を置いて重複したエントリを生成することが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、これらのレコードは上書きされます。
B) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれ、ターゲット テーブルに重複のないレコードのみが書き込まれます。
C) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれますが、新しく書き込まれたレコードにはターゲット テーブルに既に存在する重複レコードが含まれている場合があります。
D) 注文テーブルへの各書き込みでは、新規レコードと既存レコードの結合に対して重複排除が実行され、重複レコードが存在しないことが保証されます。
E) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、操作は失敗します。

3. ユーザーのコンテンツに関するメタデータを表す Delta Lake テーブルのスキーマは次のとおりです。
user_id LONG、post_text STRING、post_id STRING、longitude FLOAT、latitude FLOAT、post_time TIMESTAMP、date DATE 上記のスキーマに基づいて、Delta テーブルをパーティション分割するのに適した列はどれですか。

A) 日付
B) ユーザーID
C) 緯度
D) 投稿ID
E) 投稿時間

4. ユーザーは、DLT 期待値を使用して、派生テーブル レポートに、テーブル validation_copy に含まれるソースからのすべてのレコードが含まれていることを検証したいと考えています。
ユーザーは、レポート テーブル定義に期待値を追加することでこれを達成しようとしますが、失敗します。

どのアプローチを使用すれば、DLT 期待値を使用して、このテーブルに存在するすべての期待レコードを検証できますか?

A) 2 つのテーブルで左外部結合を実行する SQL UDF を定義し、レポート テーブルの DLT 期待値のレポート キー値に null 値が返されるかどうかを確認します。
B) 検証コピーとレポートに対して左外部結合を実行する一時テーブルを定義し、レポートキー値がnullにならないという期待値を定義します。
C) validation_copyとレポートに対して左外部結合を実行するビューを定義し、レポートテーブルのDLT期待値でこのビューを参照します。
D) validation_copyとreportとreportの左外部結合を実行し、その結果をreportテーブルのDLT期待値と比較する関数を定義します。

5. コンピューティング リソースを最も多く消費しているユーザーを特定するために、データ エンジニアリング チームは、リソースの使用率とコスト管理を向上させるために、Databricks ワークスペース内の使用状況を監視する必要があります。
チームは、ワークスペースのアクティビティを詳細に可視化するために、Unity Catalog のシステムカタログで利用可能な Databricks システムテーブルを使用することにしました。これを実現するには、システムカタログからどの SQL クエリを実行すればよいでしょうか？

A) SELECT identity_metadata.run_as AS user_email,
SUM(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
B) SELECT sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
COUNT(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
C) SELECT sku_name,
usage_metadata.run_name AS user_email,
SUM(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
D) SELECT sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
SUM(usage_quantity * usage_unit) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10

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