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

1. ジュニア データ エンジニアが、次の JSON を Databricks REST API エンドポイント 2.0/jobs/create に投稿するワークロードを構成しました。

すべての構成と参照リソースが利用可能であると仮定した場合、このワークロードを 3 回実行した結果を説明するステートメントはどれですか。

A) 参照されているノートブックで定義されたロジックは、参照されている既存の多目的クラスターで 3 回実行されます。
B) 「新しいデータの取り込み」という名前の 3 つの新しいジョブがワークスペースに定義され、それぞれ 1 日 1 回実行されます。
C) 参照されたノートブックで定義されたロジックは、指定されたクラスター ID の構成を持つ新しいクラスターで 3 回実行されます。
D) ワークスペースに「新しいデータの取り込み」という名前の 3 つの新しいジョブが定義されますが、ジョブは実行されません。
E) 「新しいデータの取り込み」という名前の新しいジョブが 1 つワークスペースに定義されますが、実行されません。

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) 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。
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) 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。
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. トランザクションテーブルは、product_id、user_id、event_date列に基づいてリキッドクラスター化されています。どの操作がクラスターオンライトをサポートしていませんか？

A) spark.write.format('delta').mode('append')
B) spark.writestream.format('delta').mode('append')
C) CTAS and RTAS statements
D) INSERT INTO operations

4. Lakehouse内のDelta Lakeテーブル「customer_parsams」は、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
データエンジニアチームは、各更新が成功した直後に、テーブルの新しいバージョンと以前のバージョンとの差異を確認したいと考えています。現在の実装では、どの方法を使用できますか？

A) DESCRIBE HISTORY customer_churn_params を実行して、追加または変更されたすべてのレコードのログを含む、更新の完全な操作メトリックを取得します。
B) Delta Lake トランザクション ログを解析して、新しく書き込まれたすべてのデータ ファイルを識別します。
C) Delta Lake の組み込みバージョン管理およびタイムトラベル機能を使用して、新しいバージョンと以前のバージョンの違いを計算するクエリを実行します。
D) Spark イベント ログを解析して、更新、挿入、または削除された行を識別します。

5. データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?

A) ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。
B) ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。
C) Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。
D) コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。

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