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

データエンジニアは、複雑な結合と大規模なデータセットを含むDatabricks SQL上で実行速度が遅いDelta Lakeクエリのトラブルシューティングを行っています。根本原因が、不適切なデータスキップ、非効率的な結合戦略、あるいは過剰なデータシャッフルのいずれに関連しているかを特定する必要があります。ネイティブのDatabricksツールを用いて、具体的なボトルネックを特定するには、どのアプローチが適切でしょうか？

A. LIMIT 句を使用してクエリのサブセットを実行し、実行時間を完全なデータセットと比較します。
B. ジョブ UI でクエリの実行時間を確認し、クラスター リソース使用率メト​​リックと相関させます。
C. EXPLAIN コマンドを有効にして、解析された論理プランを確認し、シャッフル サイズを手動で推定します。
D. クエリプロファイルの上位演算子パネルを分析して、BroadcastNestedLoopJoin などの高コスト操作を特定します。

問題 #2

データエンジニアは、スキーマ「finance」内のUnityカタログテーブル「customer_data」を管理しています。このテーブルには、SSNやcredit_scoreといった機密性の高いフィールドが含まれています。インターンシップグループはマスクされた値のみを参照でき、アナリストグループは担当地域の行のみにアクセスできる必要があります。データエンジニアは、データの重複を避けつつ、ユーザーロールと地域に基づいてアクセスを制限する必要があります。データエンジニアはこのセキュリティポリシーをどのように適用すればよいでしょうか？

A. ユーザー ロールに基づいて Unity Catalog の行フィルターを使用し、リージョンに基づいて列マスクを使用します。
B. 地域に基づいて Unity Catalog の行フィルターを使用し、ユーザー ロールに基づいて列マスクを使用します。
C. current_user() および is_account_group_member() 関数を使用してビューを作成し、各機密列の SQL SELECT 句内でマスキング ロジックを適用します。
D. 各ユーザー ロールに対して動的ビューを作成し、ACL を使用してアクセスを管理します。

問題 #3

退職するプラットフォームオーナーは現在、複数のカタログの所有権を保持し、ストレージの認証情報と外部ロケーションを管理しています。データエンジニアは、継続性を確保するよう求められています。具体的には、カタログの所有権をプラットフォームチームグループに移管し、継続的な権限管理を委任し、デルタ共有を介してデータの受信と共有を行う権限を維持する必要があります。メタストア全体でこれらのアクションを実行するには、どのような役割が必要ですか？

A. ワークスペース管理者。ワークスペース管理者は、任意の Unity Catalog オブジェクトの所有権を譲渡できるためです。
B. カタログ所有者。カタログ所有者はメタストア内の任意のカタログ内の任意のオブジェクトを転送できるためです。
C. アカウント管理者。アカウント管理者はメタストアを作成することはできますが、カタログの所有権を変更することはできないためです。
D. メタストア管理者。メタストア管理者は、共有や受信者を含むすべてのメタストア オブジェクトにわたって所有権を譲渡し、権限を管理できるためです。

問題 #4

データエンジニアは、エアギャップ環境のDatabricks環境にPyYAML Pythonパッケージをインストールする必要があります。ワークスペースからPyPIに直接インターネットアクセスすることはできません。エンジニアは.whlファイルをローカルにダウンロードし、すべての新規クラスターで自動的に利用できるようにしたいと考えています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A. PyYAML .whl ファイルを Unity カタログボリュームにアップロードし、許可リストに登録されていることを確認し、そのパスからインストールするクラスタースコープの init スクリプトを作成します。
B. プライベート PyPI リポジトリを設定し、pip インデックス URL 経由でインストールします。
C. .whl ファイルを Databricks Git Repos に追加し、自動インストールを想定します。
D. PyYAML .whl ファイルをユーザーのホーム ディレクトリにアップロードし、クラスター スコープの init スクリプトを作成してインストールします。

問題 #5

ジュニアデータエンジニアが、Delta Lakeの変更データフィード機能を利用して、delta.enableChangeDataFeed = trueプロパティで作成されたブロンズテーブルの全行で有効であったすべての値を表すType 1テーブルを作成しようとしています。彼らは、以下のコードを日常的なジョブとして実行する予定です。

上記のクエリを複数回実行した場合の実行と結果を説明するステートメントはどれですか?

A. ジョブが実行されるたびに、挿入または更新されたレコードの利用可能な履歴全体がターゲット テーブルに追加され、多くの重複エントリが生成されます。
B. ジョブが実行されるたびに、新しく更新されたレコードがターゲット テーブルにマージされ、同じ主キーを持つ以前の値が上書きされます。
C. ジョブが実行されるたびに、挿入または更新されたレコードの履歴全体を使用してターゲット テーブルが上書きされ、目的の結果が得られます。
D. ジョブが実行されるたびに、前回の実行以降に挿入または更新されたレコードのみがターゲット テーブルに追加され、目的の結果が得られます。
E. ジョブが実行されるたびに、元のバージョンと現在のバージョンの違いが計算されます。これにより、一部のレコードに重複したエントリが発生する可能性があります。

解説：