Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

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

1. データエンジニアのユーザーAは、REST APIを使用してプログラム的に複数のジョブを作成し、新しいパイプラインを本番環境にプロモートしました。DevOpsエンジニアのユーザーBは、REST APIを介してジョブの実行をトリガーするように外部オーケストレーションツールを設定しました。両ユーザーは、個人アクセストークンを使用してREST API呼び出しを承認しました。
これらのイベントに関するワークスペース監査ログの内容を説明している記述はどれですか?

A) ユーザー B が最後にジョブを構成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
B) これらのイベントは個別に管理されるため、ユーザー A の ID はジョブ作成イベントに関連付けられ、ユーザー B の ID はジョブ実行イベントに関連付けられます。
C) ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、ユーザー ID は監査ログに記録されません。
D) ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、これらのイベントを識別するためにサービス プリンシパルが自動的に使用されます。
E) ユーザー A がジョブを作成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。

2. データエンジニアがDelta Lakeでバッチデータとストリーミングデータの両方を処理する追加専用のパイプラインを設計しています。チームは、ストリーミングコンポーネントがどのデータが既に処理済みかを効率的に追跡できるようにしたいと考えています。これを実現するには、どのような構成を設定すればよいでしょうか？

A) パーティション
B) マージスキーマ
C) チェックポイントの場所
D) スキーマを上書きする

3. データ エンジニアリング チームは、Databricks Lakehouse Monitoring を使用して、Delta テーブル内の重要な列の percent_null メトリックを追跡します。
プロファイル メトリック テーブル (prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics) には、1 時間ごとの percent_null 値が格納されます。
チームの目標:
percent_nullの1日平均が5%を超えるとアラートを発動します。
3日連続。
問題が継続している間は通知がスパムにならないようにします。

A) AVG(percent_null) を daily_avg として選択する
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '3' DAY
アラート条件: daily_avg > 5
通知頻度: アラートが評価されるたびに
B) daily_avg を (
SELECT DATE_TRUNC('DAY', window.end) AS day,
AVG(percent_null) AS avg_null
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
GROUP BY DATE_TRUNC('DAY', window.end)
)
SELECT day, avg_null
daily_avgから
日付順(降順)
制限3
アラート条件: 最新の 3 行の avg_null がすべて 5 より大きい
通知頻度: 1回のみ
C) SELECT SUM(CASE WHEN percent_null > 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS violation_days FROM prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics WHERE window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '3' DAY アラート条件: violation_days >= 3 通知頻度: 1 回のみ
D) percent_null を選択
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '1' DAY
アラート条件: percent_null > 5
通知頻度: 最大24時間ごと

4. データアーキテクトは、様々なビジネス要件に合わせてデータを効率的に処理するためのDatabricksソリューションを設計しています。データエンジニアは、ストリーミングテーブルではなくマテリアライズドビューをどのようなシナリオで使用すべきでしょうか？

A) ウェブサイトからの大量の継続的なクリックストリーム データを処理し、ユーザーの行動をリアルタイムで監視します。
B) 数秒以内にデータベースの変更を検出して応答する必要がある CDC (変更データ キャプチャ) パイプラインを実装します。
C) 複数の大きなテーブルからの複雑な集計と結合を事前計算して、BI ダッシュボードのパフォーマンスを向上します。
D) 即時アラートを実現するために、1 秒未満の処理要件で Apache Kafka トピックからデータを取り込みます。

5. Predictive Optimization は、Unity Catalog Managed テーブルに対してデフォルトで有効になっている自動化された Databricks サービスです。Delta テーブルを継続的に最適化することで、最適なパフォーマンスとコストを確保し、維持管理を支援します。Predictive Optimization は、Delta テーブルを維持するためにどの 2 つの操作を実行しますか？(2 つ選択してください。)

A) パーティション
B) バケット化
C) コンパクト
D) 最適化
E) 分析

Fragen und Antworten: