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

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

1. データエンジニアは、サードパーティが提供するREST APIエンドポイントから、異なるレポートタイプを指定して複数のPDFファイルをダウンロードするジョブを実装しています。REST APIは時間がかかり、断続的にエラーが発生するため、エンジニアは各ダウンロードアクティビティを追跡して失敗を把握し、部分的に再試行することで、スケーラブルなスループットを実現したいと考えています。エンジニアは10種類のレポートをダウンロードする必要があり、そのリストは時間の経過とともに変更される可能性があります。データエンジニアはどのようにこれを実現すればよいでしょうか？

A) ノートブック内にリスト変数を定義し、レポートの種類をループしてダウンロードし、ダウンロード結果を出力します。ノートブックタスクとして実行します。
B) レポート タイプのリストを入力として、foreach タスクを使用します。
C) どのレポートのダウンロードが失敗したかを明確に追跡するための 10 個のノートブック タスクを定義します。
D) Delta Lake テーブルを使用して、各レポートのダウンロード ステータスを 10 行として追跡し、それをソース テーブルとして使用して、ダウンロード機能を Pandas UDF として実行します。

2. データ エンジニアは、きめ細かな権限を持つジョブをデプロイするために Databricks アセット バンドルを構成しています。
要件は次のとおりです。
- データ エンジニア グループにジョブへの CAN_MANAGE アクセスを許可します。
- 監査人グループがジョブを表示できるが、変更/実行できないことを確認します。
- 他のユーザー/グループに意図しない権限を付与しないようにしてください。
データ エンジニアは、要件を満たしながらジョブをどのように展開する必要がありますか?

A) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
- group_name: admin-team
level: IS_OWNER
B) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
C) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
permissions:
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
D) permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]

3. DLT パイプラインには、次のストリーミング テーブルが含まれます。
Raw_lot は、心拍数追跡デバイスから生のデバイス測定データを取り込みます。
Bpm_stats は、raw_lot からの BPM 測定値に基づいてユーザー統計を段階的に計算します。
データ エンジニアは、パイプラインの更新が実行されたときにダウンストリーム テーブルを再計算しながら、raw_iot テーブルで手動で削除または更新されたレコードを保持できるように、このパイプラインをどのように構成できますか。

A) SkipChangeCommitsフラグをtrueに設定する raw_lot
B) bpm_statsのskipChangeCommitsフラグをtrueに設定する
C) raw_iot のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。
D) bpm_stats のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。

4. データエンジニアリングチームは、毎晩のバッチ更新を通じて集計統計テーブルを維持しています。このテーブルには、前日の合計売上に加え、過去7日間、年初来、四半期初来など、様々な期間の合計と平均が含まれています。このテーブルはstore_saies_summaryという名前で、スキーマは以下のとおりです。

daily_store_sales テーブルには、store_sales_summary を更新するために必要なすべての情報が含まれています。
このテーブルのスキーマは次のとおりです。
店舗ID INT、売上日 DATE、売上合計 FLOAT
daily_store_sales がタイプ 1 テーブルとして実装され、手動データ監査後に total_sales 列が調整される可能性がある場合、store_sales_summary テーブルで正確なレポートを生成するための最も安全な方法はどれですか。

A) daily_store_sales テーブルに対して適切な集計ロジックをバッチ読み取りとして実装し、store_sales_summary テーブルに毎晩新しい行を追加します。
B) daily_store_sales テーブルに対してバッチ読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、各更新で store_sales_summary テーブルを上書きします。
C) daily_store_sales テーブルに対する構造化ストリーミング読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、upsert ロジックを使用して store_sales_summary テーブルの結果を更新します。
D) Structured Streaming を使用して、daily_store_sales の変更データ フィードにサブスクライブし、更新ごとに store_sales_summary テーブルの集計に変更を適用します。
E) daily_store_sales テーブルに対するバッチ読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、upsert ロジックを使用して store_sales_summary テーブルの結果を更新します。

5. データエンジニアは、エアギャップ環境のDatabricks環境にPyYAML Pythonパッケージをインストールする必要があります。ワークスペースからPyPIに直接インターネットアクセスすることはできません。エンジニアは.whlファイルをローカルにダウンロードし、すべての新規クラスターで自動的に利用できるようにしたいと考えています。データ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) .whl ファイルを Databricks Git Repos に追加し、自動インストールを想定します。
B) PyYAML .whl ファイルをユーザーのホーム ディレクトリにアップロードし、クラスター スコープの init スクリプトを作成してインストールします。
C) PyYAML .whl ファイルを Unity カタログボリュームにアップロードし、許可リストに登録されていることを確認し、そのパスからインストールするクラスタースコープの init スクリプトを作成します。
D) プライベート PyPI リポジトリを設定し、pip インデックス URL 経由でインストールします。

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