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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. ワークスペース管理者が finance_data という新しいカタログを作成し、財務チームリーダーに完全な管理者権限を与えずに権限管理を委任したいと考えています。財務チームリーダーにはどの権限を付与すればよいでしょうか？

A) 財務チームをメタストア管理者のリーダーにします。
B) finance_data カタログに対する MANAGE 権限。
C) finance_data カタログに対するすべての権限。
D) finance_data カタログに対する GRANT OPTION 権限。

2. 工場内の故障したIoTセンサーが-500℃の温度を報告したため、LDPパイプラインは-100℃から200℃までの値しか許容しないという期待値を満たせませんでした。データエンジニアは、この原因をより深く理解するために、不具合のあるデータをさらに分析したいと考えています。データエンジニアは、データ品質基準を維持しながら、不具合のあるデータをどのように解決すべきでしょうか？

A) データの品質に関係なく、将来の障害を防ぐために、パイプラインからすべての期待を削除します。
B) エラーを無視してパイプラインを再実行します。Databricks は次回の実行時に問題のあるレコードを自動的にスキップします。
C) 無効なレコードが出力に含まれ、パイプラインが失敗しないように、期待アクションを失敗から警告に変更します。
D) パイプライン コードを修正し、パイプラインを再実行する前に、障害のあるデータを分離するための検疫ロジックを実装します。

3. 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 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
B) 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
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

4. 必要なモジュールを見つけようとするときに検索するディレクトリのリストが含まれている Python 変数はどれですか?

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

5. データ エンジニアは、Jobs API を使用して Databricks でのジョブの監視と回復を自動化したいと考えています。
すべてのジョブをリストし、失敗したジョブを特定して再実行する必要があります。データエンジニアはどのような順序でAPIアクションを実行すべきでしょうか？

A) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/runs/list を使用してジョブの実行ステータスを確認し、jobs/run-now を使用して失敗したジョブを再実行します。
B) jobs/get エンドポイントを使用してジョブの詳細を取得し、jobs/update を使用して失敗したジョブを再実行します。
C) jobs/cancel エンドポイントを使用して失敗したジョブを削除し、jobs/create を使用してジョブを再作成して、新しいジョブを実行します。
D) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/create エンドポイントを使用して新しいジョブを作成し、jobs/run-now を使用して新しいジョブを実行します。

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