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Three versions: PDF version, SOFT (PC Test Engine), APP (Online Test Engine)
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PDF version of Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 test dump is suitable for printing out unlimited times and number of copies. It is available for examinees that who are used to studying on paper.
SOFT (PC Test Engine) of Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 test dump is downloaded and installed unlimited times and number of personal computers. It can imitate the real test scene on the computer and have some special methods to help you master the test dumps questions and answers. The disadvantage is that SOFT (PC Test Engine) of Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 test dump is only available for Window system (personal computer).
APP (Online Test Engine) of Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 test dump contains all the functions of the SOFT (PC Test Engine). The difference is that APP (Online Test Engine) is available for all electronic products such as MP4, MP5, Mobile phone, Iwatch, not just for personal computer.
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Processing | 28% | - Structured Streaming - Data Transformation - Spark SQL - ETL Pipelines |
| Topic 2: Data Quality and Governance | 12% | - Data Lineage - Governance - Data Quality |
| Topic 3: Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Performance Optimization - Monitoring - Troubleshooting |
| Topic 4: Data Modeling and Storage | 20% | - File Formats - Data Modeling - Storage Optimization |
| Topic 5: Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Delta Lake - Unity Catalog - Lakehouse Architecture - Data Management |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
データエンジニアは、Databricks の Lakeflow 宣言型パイプライン (LDP) を使用して、顧客データを取り込むためのシンプルなデータパイプラインを構築しています。生の顧客データは、JSON 形式でクラウドストレージに保存されています。タスクは、生の JSON データを読み取り、Delta テーブルに書き込んでさらに処理する Lakeflow 宣言型パイプラインを作成することです。LDP を使用して生の JSON データを正しく取り込み、Delta テーブルを作成するコードスニペットはどれですか？
- A. dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.format("csv").load("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します。 - B. dlt をインポートする
@dlt.view
raw_customers() を定義します:
spark.format.json("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します - C. dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.json("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します - D. dlt をインポートする
@dlt.テーブル
raw_customers() を定義します:
spark.read.format("parquet").load("s3://my-bucket/raw-customers/") を返します。
Correct Answer: C 🗳️
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クエリの実行に時間がかかりすぎています。Spark UI を調査した結果、データエンジニアがディスク使用量の大幅な増加を発見しました。使用されているコンピューティングインスタンスのコア対メモリ比は
1:2. データエンジニアが漏洩を最小限に抑えるために取るべき2つのステップは何ですか？(2つ選択してください。)
- A. より多くのディスク容量を持つコンピューティングインスタンスを選択します。
- B. コア対メモリ比の高いコンピューティング インスタンスを選択します。
- C. よりネットワーク帯域幅の広いコンピューティング インスタンスを選択します。
- D. spark.sql.files.maxPartitionBytes を増やします。
- E. spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
Correct Answer: B,E 🗳️
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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 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 - B. 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 - C. 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 - D. 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
Correct Answer: A 🗳️
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あるデータエンジニアが、組織内の安全なデータ共有戦略を設計しています。同社は、機密性の高い顧客分析データを2つの異なるパートナーと共有する必要があります。パートナーAはUnity Catalogを有効にしたDatabricksを使用していますが、パートナーBはDatabricksを使用せずにAWS上のApache Sparkを使用しています。これらのシナリオにおいて、安全なデータ共有をどのように実装すればよいでしょうか？
- A. オープン共有プロトコル(D2O)はD2D共有よりもセキュリティが高いため、両方のパートナーで使用してください。ベアラートークン方式は、Unity Catalogのネイティブ認証よりも常に安全です。
- B. パートナーAには、ユニットカタログ統合とトークン不要の交換システムを備えたDatabricks間共有(D2D)を実装します。パートナーBには、ベアラートークンまたはOIDCフェデレーションによる認証を備えたオープン共有プロトコル(D2O)を使用し、両方のアプローチで堅牢なセキュリティとガバナンスを維持します。
- C. Databricks 間共有 (D2D) は同じクラウドプロバイダー内でのみ使用できます。そのため、クロスクラウドシナリオではオープン共有 (D2O) を使用する必要があります。ユニットカタログガバナンスは、外部プラットフォームと共有する場合は利用できません。
- D. セキュリティ要件が同一であるため、両方のパートナーは同じデルタ共有アプローチを使用する必要があります。最大限の互換性を確保するため、両方のパートナーに対してベアラートークンを作成し、オープン共有プロトコル (D2O) を使用する必要があります。
Correct Answer: B 🗳️
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Delta Lake Auto Compaction について説明している記述はどれですか?
- A. ジョブ クラスターが終了する前に、最新のジョブ中に変更されたすべてのテーブルに対して最適化が実行されます。
- B. 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。圧縮できる場合は、デフォルトの 128 MB に向けて最適化ジョブが実行されます。
- C. 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。圧縮できる場合は、デフォルトの 1 GB に向けて最適化ジョブが実行されます。
- D. データはメモリに直接コミットされるのではなく、メッセージング バスのキューに入れられます。ジョブが完了すると、すべてのデータはメッセージング バスから 1 つのバッチでコミットされます。
- E. 最適化された書き込みでは、ディレクトリ パーティションではなく論理パーティションが使用されます。パーティション境界はメタデータでのみ表されるため、書き込まれる小さなファイルの数は少なくなります。
Correct Answer: B 🗳️
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