Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 : 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 試験シラバストピック:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題：

問題 #1
ワークスペース管理者が finance_data という新しいカタログを作成し、財務チームリーダーに完全な管理者権限を与えずに権限管理を委任したいと考えています。財務チームリーダーにはどの権限を付与すればよいでしょうか？

A. 財務チームをメタストア管理者のリーダーにします。
B. finance_data カタログに対する GRANT OPTION 権限。
C. finance_data カタログに対するすべての権限。
D. finance_data カタログに対する MANAGE 権限。

問題 #2
以下の各構成は、各クラスターに合計 400 GB の RAM、合計 160 個のコアがあり、VM ごとに 1 つの Executor のみがあるという点では同一です。
完了を保証する必要のある非常に長時間実行されるジョブがある場合、1 つ以上の VM 障害を考慮して、どのクラスター構成でジョブの完了を保証できますか。

A. - 合計VM数: 2
- Executor あたり 200 GB
- 80 コア / エグゼキューター
B. - 合計VM数: 1
- Executor あたり 400 GB
- 160 コア/エグゼキューター
C. - 合計VM数: 8
- Executor あたり 50 GB
- 20 コア / エグゼキューター
D. - 合計VM数: 4
- Executor あたり 100 GB
- 40 コア / エグゼキューター
E. - 合計VM数: 16
- Executor あたり 25 GB
- 10 コア / エグゼキューター

問題 #3
あるデータエンジニアは、Lakeflowの宣言型パイプラインの期待値機能を使用して、入力センサーデータのデータ品質を追跡しています。センサーは定期的に範囲外の不良データを送信し、現在、それらの行に警告フラグを付けて、正常なデータと共にSilverテーブルに書き込んでいます。そこで、新たな要件が課されました。不良行は別の隔離テーブルに隔離し、Silverテーブルには含めないようにする必要があるのです。
これはシルバーテーブルの既存のコードです:
@dlt.table
@dlt.expect("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
What code will satisfy the requirements?

A. @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect_or_drop("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
B. @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
C. @dlt.table
@dlt.expect("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
D. @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading < 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")

問題 #4
Spark Structured Streaming で使用される一般的なプログラミング モデルの特徴を説明する記述はどれですか。

A. 構造化ストリーミングは、GPU の並列処理を活用して、高度な並列データ スループットを実現します。
B. 構造化ストリーミングは、キャッシュされたステージの増分状態値を保持するノードの分散ネットワークに依存します。
C. 構造化ストリーミングは、データ ストリームに到着する新しいデータを、無制限のテーブルに追加される新しい行としてモデル化します。
D. 構造化ストリーミングはメッセージング バスとして実装されており、Apache Kafka から派生しています。
E. 構造化ストリーミングは、特殊なハードウェアと I/O ストリームを使用して、データ転送のレイテンシを 1 秒未満に抑えます。

問題 #5
Delta Lakeテーブルの下流のコンシューマーから、データ品質の問題がアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えているとの苦情が寄せられています。具体的には、activity_detailsテーブル内の無効な緯度と経度の値が、他の地理位置情報処理の利用に支障をきたしているとの苦情です。
ジュニア エンジニアが Delta Lake テーブルに CHECK 制約を追加する次のコードを作成しました。

上級エンジニアは上記のロジックが正しく、緯度と経度の有効な範囲が提供されていることを確認しましたが、コードを実行すると失敗します。
この失敗の原因を説明している記述はどれですか?

A. 別のチームがこのテーブルを使用して頻繁に実行されるアプリケーションをサポートしているため、2 フェーズ ロックによって操作のコミットが妨げられています。
B. 現在のテーブル スキーマには有効な座標フィールドが含まれていません。テーブルを変更して制約を追加する前に、スキーマの進化を有効にする必要があります。
C. アクティビティ詳細テーブルには、制約に違反するレコードが既に含まれています。既存のテーブルにデータを追加するには、既存のすべてのデータが CHECK 制約に合格する必要があります。
D. アクティビティ詳細テーブルには既にレコードが含まれています。CHECK 制約は、テーブルに値を挿入する前にのみ追加できます。
E. アクティビティ詳細テーブルは既に存在します。CHECK 制約は、テーブルの初期作成時にのみ追加できます。

解説：