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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:

1. ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流で多数のフィールドに対して高度に選択的な結合を行うために使用され、また、機械学習チームによって、少数の関連フィールドをフィルタリングするために活用されます。フィルタおよび結合ロジックに頻繁に使用されるフィールドは合計 15 個特定されています。
データ エンジニアは、テーブル スキーマを宣言する前に、これらのネストされたフィールドを処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks についての意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のうちどれですか。

A) デフォルトでは、Delta Lake はテーブルの最初の 32 列の統計を収集します。これらの統計は、選択的なクエリを実行するときにデータのスキップに活用されます。
B) Delta Lake はデータ ストレージに Parquet を使用するため、ネスト用の Dremel エンコード情報は Delta トランザクション ログから直接参照できます。
C) Databricks のスキーマ推論と進化により、推論された型が下流のシステムで使用されるデータ型と常に正確に一致することが保証されます。
D) Databricks で使用される Tungsten エンコーディングは、文字列データの保存に最適化されています。JSON 文字列のクエリに対する新しく追加されたネイティブ サポートにより、文字列型が常に最も効率的になります。

2. 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) .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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

3. ほぼリアルタイムのワークロードを容易にするために、データエンジニアはDatabricks Auto Loaderのスキーマ検出および進化機能を活用するヘルパー関数を作成しています。この関数は、ソースのスキーマを自動で直接検出し、ソースディレクトリにJSONファイルが到着すると段階的に処理し、新しいフィールドが検出されるとテーブルのスキーマを自動的に進化させます。
関数は以下に空白で表示されます。

指定された要件を満たすために空欄を正しく埋める回答はどれですか?

A)

B)

C)

D)

E)

4. 開発者はDatabricks Reposの認証情報を設定し、リモートGitリポジトリのクローンを作成しました。しかし、ワークスペースで現在表示されている唯一のブランチであるメインブランチに変更を加える権限がありません。このユーザーがチームメイトの作業を上書きするリスクなしにコードの更新を共有するには、どのような方法がありますか？

A) Repos を使用して新しいブランチを作成し、すべての変更をコミットし、変更をリモート Git レパートリーにプッシュします。
B) repos を使用してリモート リポジトリのフォークを作成し、すべての変更をコミットして、ソース リポジトリにプル リクエストを作成します。
C) Repos を使用して、リモート Git リポジトリから変更をプルし、変更がプルされたときに表示されたブランチに変更をコミットしてプッシュします。
D) Repos を使用してすべての相違点をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。
E) リポジトリを使用してすべての差異をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。

5. 複雑なワークロードを監視する場合、クエリプランを確認できることは、ワークロードの動作を理解する上で非常に重要です。クエリプランの可視化はどこで確認できますか？

A) Spart UIのジョブタブの下
B) Spark UIのSQL/DataFrameタブの下
C) クエリプロファイラのクエリソースの下
D) クエリプロファイラのステージタブ

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