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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Data Management - Lakehouse Architecture - Delta Lake - Unity Catalog |
| Data Quality and Governance | 12% | - Data Quality - Data Lineage - Governance |
| Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Performance Optimization - Troubleshooting - Monitoring |
| Data Modeling and Storage | 20% | - Data Modeling - Storage Optimization - File Formats |
| Data Processing | 28% | - Data Transformation - ETL Pipelines - Spark SQL - Structured Streaming |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
夜間ジョブは、次のコードを使用して Delta Lake テーブルにデータを取り込みます。
パイプラインの次のステップでは、パイプラインの次のテーブルにまだ処理されていない新しいレコードを操作するために使用できるオブジェクトを返す関数が必要です。
どのコード スニペットがこの関数定義を完了しますか?
new_records() を定義します:
- A.
- B. spark.read.option("readChangeFeed", "true").table("bronze") を返します
- C.
- D. spark.readStream.load("bronze") を返します
- E. spark.readStream.table("bronze") を返します
Correct Answer: C 🗳️
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3 つのエグゼキュータ ノードを持つ特定のクラスターの Ganglia メトリックを評価する場合、VM のリソースが適切に使用されていることを示す指標はどれですか。
- A. 5分間の負荷平均は一定/平坦のままです
- B. ディスク容量の合計は一定のままです
- C. 受信バイト数は1秒あたり8000万バイトを超えることはありません
- D. ネットワークI/Oが急上昇することはありません
- E. CPU使用率は約75%です
Correct Answer: E 🗳️
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プラットフォームチームは、CI/CDをサポートするために、Databricks Asset Bundlesの標準化されたテンプレートを作成しています。このテンプレートでは、アーティファクト、ワークスペースのルートパス、実行IDのデフォルトを指定する必要があります。また、「dev」ターゲットをデフォルトとして特定のパスをオーバーライドできるようにする必要があります。これらの要件を満たすために、チームはdatabricks.ymlをどのように使用すべきでしょうか？
- A. ルート、モジュール、プロファイル、アクター、ターゲットを使用します。プロファイルにはワークスペースと成果物のデフォルトが含まれ、アクターは実行 ID を設定します。
- B. 最上位レベルで、bundle、artifacts、workspace、run_as、targets を使用します。default:true で 1 つのターゲットを設定し、そのターゲットの下のワークスペース パスまたはアーティファクトをオーバーライドします。
- C. プロジェクト、パッケージ、環境、ID、ステージを使用します。dev をデフォルトのステージとして設定し、環境の下のワークスペースをオーバーライドします。
- D. デプロイメント、ビルド、コンテキスト、ID、および環境を使用します。dev をデフォルトの環境として設定し、ビルドの下のパスをオーバーライドします。
Correct Answer: B 🗳️
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データエンジニアは、databricks.yml で複数のターゲットを指定して Databricks アセットバンドルを設定し、本番環境ワークスペースにデプロイしました。デプロイを検証するには、prod ターゲットのコンテキスト内で my_project_job というジョブを呼び出す必要があります。
ジョブが既にデプロイされていると仮定すると、ターゲット固有の設定が尊重されていることを確認しながら、ジョブの実行をトリガーする必要があります。どのコマンドでジョブの実行をトリガーしますか？
- A. databricks bundle run my_project_job -t prod
- B. databricks execute my_project_job -e prod
- C. databricks job run my_project_job --env prod
- D. databricks run my_project_job -t prod
Correct Answer: A 🗳️
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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. 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。
- D. 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。
Correct Answer: D 🗳️
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