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High pass rate

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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. 夜間バッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからすべてのデータファイルを取り込むように設定されています。このコンテナには、YYYY/MM/DDというネストされたディレクトリ構造でレコードが保存されています。各日付のデータは、その日にソースシステムによって処理されたすべてのレコードを表します。一部のレコードはモデレーターの承認待ちのため、処理が遅れる場合があります。各エントリは製品に対するユーザーレビューを表し、以下のスキーマを持ちます。
user_id STRING、review_id BIGINT、product_id BIGINT、review_timestamp TIMESTAMP、review_text STRING 取り込みジョブは、ソースシステムと同一のスキーマを持つターゲットテーブル reviews_raw に、前日のすべてのデータを追加するように設定されています。パイプラインの次のステップは、reviews_raw に挿入されたすべての新規レコードを、データが完全に重複排除、検証、およびエンリッチされたテーブルに伝播するバッチ書き込みです。
このデータバッチを伝播するための計算コストを最小限に抑えるソリューションはどれですか?

A) reviews_raw 内のすべてのレコードを再処理し、パイプラインの次のテーブルを上書きします。
B) reviews_raw テーブルでバッチ読み取りを実行し、自然な複合キー user_id、review_id、product_id、review_timestamp を使用して挿入のみのマージを実行します。
C) review_timestamp に基づいて reviews_raw テーブル内のすべてのレコードをフィルタリングし、過去 48 時間以内に生成されたレコードを一括追加します。
D) トリガー ワンス実行モードを使用して reviews_raw テーブルに対して構造化ストリーミング読み取りを構成し、新しいレコードをバッチ ジョブとして処理します。
E) Delta Lake のバージョン履歴を使用して、reviews_raw の最新バージョンと 1 つ前のバージョンの違いを取得し、これらのレコードを次のテーブルに書き込みます。

2. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットを、ターゲット部分ファイルサイズ512MBでParquetに書き出す必要があります。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。
B) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
C) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。
E) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512)を計算し、parquet に書き込みます。

3. user_ltvというテーブルは、様々なチームのデータアナリストが使用するビューを作成するために使用されています。ワークスペース内のユーザーはグループに分けられ、ACLを使用してデータアクセスを設定するために使用されます。
user_ltv テーブルのスキーマは次のとおりです。
メール STRING、年齢 INT、LTV INT
次のビュー定義が実行されます。

マーケティング グループのメンバーではないアナリストが次のクエリを実行します。
email_ltv から * を選択
このクエリによって返される結果を説明するステートメントはどれですか?

A) 3 つの列が返されますが、1 つの列の名前は「redacted」になり、null 値のみが含まれます。
B) email 列と itv 列のみが返されます。email 列にはすべての null 値が含まれます。
C) メール、年齢、および ltv 列は、ユーザー ltv の値とともに返されます。
D) emailとltvの列のみが返されます。emailの列には文字列が含まれます。
各行に「REDACTED」と表示されます。
E) email 列と ltv 列は、ユーザー itv の値とともに返されます。

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. データ エンジニアのチームは、多くの同じデータ品質チェックに対する繰り返しの期待値を含むテーブルを DLT パイプラインに追加しています。
チームのメンバーの 1 人が、このパイプラインに定義されているすべてのテーブルでこれらのデータ品質ルールを再利用することを提案しました。
どのようなアプローチでこれを実現できるでしょうか?

A) パイプライン構成ファイルにアクセスできる外部ジョブを使用して、このパイプラインのテーブルにデータ品質制約を追加します。
B) グローバル Python 変数を使用して、同じパイプラインに含まれる DLT ノートブック全体で期待値を可視化します。
C) ファイルの各 DLT ノートブックごとに個別の Databricks ノートブックでデータ品質ルールを管理します。
D) パイプライン パラメーターとしてスキーマ名を指定して、このパイプラインのターゲット スキーマの外部にある Delta テーブルでデータ品質ルールを維持します。

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