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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

Question 1

あるデータ企業はDatabricks Unity Catalogを使用しており、PostgreSQL、Snowflake、SQL Serverなど複数のエンタープライズデータソースを保有しています。中央データプラットフォームチームは、アナリストがDatabricks SQLを使用してDatabricks内で直接外部テーブルにクエリを実行し、データの重複を防ぐことができるように、Lakehouse Federationを設定したいと考えています。Lakehouse Federationを安全かつ適切に設定するには、どのような手順が必要ですか？

A. Auto Loader を使用して外部データセットを Delta Lake にミラーリングし、データ リネージとシステム テーブルを使用して管理します。
B. Partner Connect を使用してリンクされたデータセットを作成し、ソース システムでテーブル ACL を適用して、Databricks を介したアクセスを管理します。
C. Unity Catalog で接続と外部カタログを構成し、Unity Catalog 権限を使用して外部カタログ、スキーマ、およびテーブルへのアクセスを許可します。
D. 各データベースに接続するための外部の場所とストレージ資格情報を作成し、Unity カタログに外部テーブルを登録します。

Question 2

統合テストについて説明している記述はどれですか?

A. 自動テストフレームワークが必要です
B. 手動介入が必要
C. アプリケーションのユースケースを検証する
D. アプリケーションの個々の要素の動作を検証します
E. アプリケーションのサブシステム間の相互作用を検証します

Question 3

データエンジニアは、Lakeflow 宣言型パイプラインを使用して、ソースのブロンズテーブル(user_bronze)からターゲットのシルバーテーブル(user_silver)への行削除を伝播させています。エンジニアは、パイプライン実行中に user_bronze で行が削除されると、user_silver の対応する行も自動的に削除されるようにしたいと考えています。
ブロンズ テーブルでの削除がシルバー テーブルに伝播されるようにする構成はどれですか。

A. user_bronze で変更データフィード (CDF) を有効にし、その CDF ストリームを読み取り、user_silver に対して apply_as_deletes=True を指定した apply_changes() を使用します。
B. user_silver で CDF を有効にし、そのトランザクション ログを読み取り、MERGE を使用して削除を同期します。
C. user_bronze で VACUUM を設定してファイルを削除し、user_silver を最初から再構築します。
D. CDF なしで apply_changes を使用し、_soft_deleted が true である行をフィルターします。

Question 4

コンピューティング リソースを最も多く消費しているユーザーを特定するために、データ エンジニアリング チームは、リソースの使用率とコスト管理を向上させるために、Databricks ワークスペース内の使用状況を監視する必要があります。
チームは、ワークスペースのアクティビティを詳細に可視化するために、Unity Catalog のシステムカタログで利用可能な Databricks システムテーブルを使用することにしました。これを実現するには、システムカタログからどの SQL クエリを実行すればよいでしょうか？

A. SELECT sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
COUNT(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
B. SELECT sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
SUM(usage_quantity * usage_unit) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
C. SELECT identity_metadata.run_as AS user_email,
SUM(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
D. SELECT sku_name,
usage_metadata.run_name AS user_email,
SUM(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10

Question 5

データ エンジニアリング チームは Databricks プロジェクトで共同作業を行っていますが、各チーム メンバーは変更をメイン ブランチにマージする前に、コードを個別に開発してテストする必要があります。
すべての作業がバージョン管理され、CI/CD パイプラインに統合できることを保証しながら、偶発的な上書きやブランチ切り替えの問題を回避したいと考えています。
データエンジニアはどのようにコラボレーションを実現すべきでしょうか?

A. チーム メンバーは、ワークスペースの共有フォルダー内でノートブックを直接編集し、バージョン管理のために定期的に変更を Git フォルダーにコピーします。
B. すべてのチーム メンバーは同じ Databricks Git フォルダーで作業し、その共有フォルダー内で直接 Git 操作 (プル、プッシュ、コミット、ブランチ切り替え) を実行します。
C. チーム メンバーは、Databricks CLI を使用して Git リポジトリのクローンを作成し、クラスターの Web ターミナルから Git 操作を実行します。
D. 各チーム メンバーは、同じリモート Git リポジトリにマップされた独自の Databricks Git フォルダーを作成し、個人用フォルダー内の独自の開発ブランチで作業します。

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