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

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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. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

2. データエンジニアは、大規模なETLパイプライン向けにDatabricks CLIを使用してクラスターを作成したいと考えています。クラスターには5つのワーカーとi3.xlargeタイプのドライバー1つ、そして「14.3.x-scala2.12」ランタイムを使用する必要があります。データエンジニアはどのコマンドを使用すべきでしょうか？

A) databricks compute add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
B) databricks compute create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name Data Engineer_cluster
C) databricks clusters create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name DataEngineer_cluster
D) databricks clusters add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster

3. データエンジニアチームは、新しいデータパイプラインへの移行を開始する前に、開発テスト環境と本番環境の環境を構築しています。チームは、コードとコード実行結果のデータの両方について広範なテストを行う必要があり、可能な限り本番環境と同様のデータを使用して開発とテストを実施したいと考えています。
ジュニアデータエンジニアが、本番環境データを開発テスト環境にマウントし、本番環境データに対してプレプロダクションコードを実行できるようにすることを提案しました。開発環境ではすべてのユーザーが管理者権限を持っているため、ジュニアデータエンジニアはチームのために権限の設定とデータのマウントを申し出ました。
この状況のベストプラクティスをとらえた記述はどれですか?

A) すべての開発者、テスト、本番環境のコードとデータは、単一の統合ワークスペースに存在する必要があります。テストと開発用に別々の環境を作成すると、リスクがさらに軽減されます。
B) 対話型コードが実行される環境では、運用データには読み取り権限でのみアクセスできるようにする必要があります。環境ごとに分離されたデータベースを作成すると、リスクがさらに軽減されます。
C) 運用データへのアクセスは常にパススルー資格情報を使用して検証されるため、任意の Databricks 開発環境にデータをマウントしても安全です。
D) Delta Lake はすべてのデータをバージョン管理し、タイムトラベルをサポートしているため、ユーザーエラーや悪意のある人物によって運用データが完全に削除されることはありません。そのため、運用データをどこにでもマウントすることは一般的に安全です。

4. 次のロジックを使用して、activity_details という名前の Delta テーブルに CHECK 制約が正常に追加されました。

バッチジョブは、緯度 = のレコードを含む新しいレコードをテーブルに挿入しようとしています。
45.50、経度 = 212.67。
このバッチ挿入の結果を説明するステートメントはどれですか?

A) 制約違反のため書き込みは完全に失敗し、ターゲット テーブルにレコードは挿入されません。
B) 書き込みにはターゲット テーブル内のすべてのレコードが含まれます。違反は valid_coordinates というブール列に示されます。
C) 違反レコードに達すると書き込みは失敗します。以前に処理されたレコードはターゲット テーブルに記録されます。
D) 書き込みでは、テーブル制約に違反するレコードを除くすべてのレコードが挿入されます。違反するレコードは隔離テーブルに記録されます。
E) 書き込みでは、テーブル制約に違反するレコードを除くすべてのレコードが挿入されます。違反するレコードは警告ログに報告されます。

5. Databricksワークスペース管理者は、各データエンジニアリンググループに対して対話型クラスターを構成しました。コスト管理のため、クラスターは30分間操作が行われないと終了するように設定されています。
各ユーザーは、割り当てられたクラスターに対して、いつでもワークロードを実行できる必要があります。
ユーザーがワークスペースに追加されているが、権限が付与されていないと仮定すると、すでに構成されているクラスターを起動してアタッチするためにユーザーが必要とする最小限の権限は次のどれですか。

A) クラスタの作成が許可されます。必要なクラスタに対する「再起動可能」権限
B) 必要なクラスターに対する「再起動可能」権限
C) ワークスペース管理者権限、クラスター作成が許可されます。必要なクラスターに対する「接続可能」権限
D) クラスタの作成が許可されます。必要なクラスタに対する「接続可能」権限
E) 必要なクラスターに対する「管理可能」権限

Fragen und Antworten: