Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 Prüfungsplan:

Thema	Einzelheiten
Thema 1	Data Governance: It identifies one of the four areas of data governance, Unity Catalog securables, and the cluster security modes. It also discusses how to create a UC-enabled all-purpose cluster and a DBSQL warehouse. The topic explains how to implement data object access control, create a DBSQL warehouse, and e a UC-enabled all-purpose cluster.
Thema 2	Production Pipelines: It focuses on identifying the advantages of using multiple tasks in Jobs, a suitable scenario where predecessor task should be set up, CRON as an opportunity for scheduling opportunity, and how an alert can be sent via email. The topic also discusses setting up a predecessor task in Jobs, reviewing a task's execution history, and debugging a failed task. Lastly, it delves into setting up a retry policy in case of failure and creating an alert in the case of a failed task.
Thema 3	Databricks Lakehouse Platform: This topic covers the relationship between the data lakehouse and the data warehouse, the improvement in data quality, comparing and contrasting silver and gold tables, elements of the Databricks Platform Architecture, and differentiating between all-purpose clusters and jobs clusters. Moreover, it identifies how cluster software is versioned, how clusters can be filtered, how to use multiple languages, how to run one notebook, how notebooks can be shared, Git operations, and limitations in Databricks Notebooks. Lastly, the topic describes how clusters are terminated, how to use multiple languages, and how Databricks Repos enables CI CD workflows.
Thema 4	ELT with Apache Spark: It focuses on extracting data, identifying the prefix, creating a view, duplicating rows, creating a new table, utilizing the dot, parsing JSON, and defining a SQL UDF. Moreover, the topic delves into describing the security model, identifying the location of a function, and identifying the PIVOT.
Thema 5	Incremental Data Processing: In this topic questions about identifying Delta Lake, benefits of ACID transactions, a scenario to use an external table, location of a table, the benefits of Zordering, the kind of files, CTAS as a solution, the impact of ON VIOLATION DROP ROW and ON VIOLATION FAIL UPDATE, and the necessary component to create a new DLT pipeline. Moreover, the topic also discusses directory structure of Delta Lake files, generated column, adding a table comment, and the benefits of the MERGE command.

Referenz: https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate

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Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
データエンジニアがワークスペースUIを使用して、複数のDatabricksジョブとダッシュボードを手動で作成しました。チームは、これらのリソースを宣言型自動化バンドル(旧Databricksアセットバンドル)を使用してコードとして管理し、構成をGitリポジトリに保存し、CI/CDを通じて変更をデプロイしたいと考えています。既存のリソースをバンドルプロジェクトに変換するには、どの方法を使用すればよいでしょうか？

A. databricks bundle init を実行して新しいバンドルプロジェクトを作成し、次にワークスペースを指す databricks bundle deploy を使用して、既存のすべてのリソースを自動的に検出してバンドル構成にインポートします。
B. 既存のリソースごとに databricks bundle generate を実行し、--bind を使用して生成された構成を既存のワークスペースリソースにリンクし、バンドルプロジェクトを Git にコミットして CI/CD デプロイメントを行います。
C. 空の Git リポジトリを Git フォルダーにクローンし、ワークスペース UI を使用して設定を参照して YAML で各ジョブとダッシュボード構成を再作成し、databricks bundle deploy を使用してコミットおよびデプロイします。
D. Databricks REST API を使用して各ジョブの JSON 定義をエクスポートし、JSON ファイルを Git リポジトリに保存し、各デプロイメントで REST API を使用してそれらをインポートするように CI/CD を構成します。

Frage #2
データエンジニアはコスト削減とクラウド支出の最適化を目指しています。既存のSLAを維持しながらクラウドコストを削減するため、Databricks Serverlessの利用を決定しました。
Databricks Serverlessへの移行における最初のステップは何ですか？

A. 低頻度BIダッシュボードとアドホックSQL分析
B. 最新のDatabricksランタイムおよびUnityカタログと互換性のある、頻繁に実行される効率的なScalaベースのデータ変換パイプライン
C. 最新のDatabricksランタイムおよびUnityカタログに対応した、頻繁に実行される効率的なPythonベースのデータ変換パイプライン
D. ソースAPI、ファイル、JDBC/ODBC接続からの取り込みを含むレガシー取り込みパイプライン

Frage #3
次のデータレイクハウス機能のうち、従来のデータレイクよりもデータ品質が向上するのはどれですか。

A. データレイクハウスは、ACID 準拠のトランザクションをサポートします。
B. データレイクハウスは、機械学習と人工知能のワークロードを可能にします。
C. データレイクハウスはオープン形式でデータを保存します。
D. データレイクハウスは、構造化データと非構造化データのストレージソリューションを提供します。
E. データレイクハウスでは、SQL クエリを使用してデータを検査できます。

Frage #4
オートローダーのストリームは、受信するJSONファイルに新しい列が出現すると失敗します。チームは、ストリームが永続的に失敗するのではなく、必要に応じて再起動しながら、新しい列を自動的に追加するようにしたいと考えています。
どの cloudFiles.schemaEvolutionMode 設定を使用すべきですか？

A. なし
B. addNewColumns
C. failOnNewColumns
D. レスキュー

Frage #5
Databricks Lakehouse プラットフォームを使用する利点のうち、Delta Lake によって提供されるものはどれですか?

A. さまざまな言語を使用して同じデータを操作する能力
B. 複雑なデータ操作を分散する機能
C. バッチおよびストリーミングワークロードをサポートする機能
D. クエリ失敗時のアラートを設定する機能
E. 1つのノートブックでリアルタイムに共同作業できる機能

Fragen und Antworten:

Frage #1
Antwort: B

Frage #2
Antwort: C

Frage #3
Antwort: A

Frage #4
Antwort: B

Frage #5
Antwort: C