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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

1. 以下の各構成は、各クラスターに合計 400 GB の RAM、合計 160 個のコアがあり、VM ごとに 1 つの Executor のみがあるという点では同一です。
少なくとも 1 つのワイド変換を含むジョブの場合、次のどのクラスター構成で最大のパフォーマンスが得られますか?

A) Total VMs: 4
100 GB per Executor
40 Cores/Executor
B) Total VMs: 8
50 GB per Executor
20 Cores / Executor
C) Total VMs: 2
200 GB per Executor
80 Cores / Executor
D) Total VMs: 1
400 GB per Executor
160 Cores / Executor

2. データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。
B) UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。
C) 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。
D) 機密列を選択せず​​にビューを作成します。

3. データ エンジニアリング チームは、Databricks Lakehouse Monitoring を使用して、Delta テーブル内の重要な列の percent_null メトリックを追跡します。
プロファイル メトリック テーブル (prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics) には、1 時間ごとの percent_null 値が格納されます。
チームの目標:
percent_nullの1日平均が5%を超えるとアラートを発動します。
3日連続。
問題が継続している間は通知がスパムにならないようにします。

A) percent_null を選択
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '1' DAY
アラート条件: percent_null > 5
通知頻度: 最大24時間ごと
B) SELECT SUM(CASE WHEN percent_null > 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS violation_days FROM prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics WHERE window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '3' DAY アラート条件: violation_days >= 3 通知頻度: 1 回のみ
C) daily_avg を (
SELECT DATE_TRUNC('DAY', window.end) AS day,
AVG(percent_null) AS avg_null
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
GROUP BY DATE_TRUNC('DAY', window.end)
)
SELECT day, avg_null
daily_avgから
日付順(降順)
制限3
アラート条件: 最新の 3 行の avg_null がすべて 5 より大きい
通知頻度: 1回のみ
D) AVG(percent_null) を daily_avg として選択する
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '3' DAY
アラート条件: daily_avg > 5
通知頻度: アラートが評価されるたびに

4. ある企業は、従来のDatabricksジョブでAuto Loaderを使用して、外部ソースからの半構造化JSONファイルを処理しています。時折、重要なフィールドがNULL、無効な型、または予期しないネストされたスキーマのバリエーションを持つレコードが到着します。エンジニアは、不正な形式または不適合なレコードが警告なく削除されず、別の検疫テーブルにキャプチャされるようにする必要があります。パイプラインは、ジョブを失敗させることなく、正常なレコードをブロンズレイヤーに処理し続ける必要があり、バッチとストリーミングの両方の取り込みをサポートする必要があります。
データ エンジニアは、不良レコードを検疫 Delta テーブルに自動的にルーティングする一方で、良好なレコードを Bronze レイヤーに取り込んでさらに処理する、堅牢な取り込みパターンを構築する必要があります。
この取り込みアーキテクチャにおける検疫メカニズムを実現するアプローチはどれですか?

A) Auto Loader を failFast モードで使用して false に設定し、スキーマの進化を有効にします。無効なレコードは取り込み中に黙って無視されます。
B) inferSchema=True でノートブック ジョブを作成し、.foreachBatch() を使用してストリーミング クエリを記述し、try/except を使用して例外をキャッチし、失敗したバッチを検疫にリダイレクトします。
C) LDP で Auto Loader を使用し、レコード監査ロジックを含む EXPECT () 制約を実装して、不良レコードをルーティングします。
D) Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを SQL パイプラインで使用し、critical_fields が null でない場合に null を含む行を削除するように構成し、不正な形式のデータについては監査ログに依存します。

5. 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) スキーマ推論と進化が有効になっている自動ローダー
B) 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
C) 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。
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

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