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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. あるデータ組織は、Unity Catalog 対応ワークスペースからキュレーションされたデータセットを安全に配信するために Delta Sharing を導入しました。データエンジニアリングチームは、大規模な Delta テーブルを社内では Databricks-to-Databricks 経由で、社外では Open Sharing 経由で集約レポートを共有しています。テスト中に、アクセス制御、データ更新の可視性、共有可能なオブジェクトの種類に関する課題に直面しました。Databricks-to-Databricks または Open Sharing と併用する場合の Delta Sharing プロトコルまたは実装の制限事項は何ですか？

A) デルタ共有 (Databricks 間およびオープン共有の両方) では、受信者が選択権限を持っている場合にソース データを変更できます。
B) オープン共有では、受信者はボリューム、モデル、またはノートブックにアクセスできません。静的なデルタ テーブルのみがサポートされます。
C) Databricks 間の共有では、Unity Catalog の受信者は COPY INTO または REST API を使用してデータを手動で再取り込みする必要があります。
D) Delta Sharing は Unity Catalog 対応テーブルをサポートしていません。共有できるのは従来の Hive Metastore テーブルのみです。

2. あるジョブは、地域の売上データを処理するために、4つの独立したタスク(X、Y、Z、W)を並列に実行しています。データエンジニアリングチームは最近、クラスタポリシーを更新し、コストがかかりすぎるインスタンスタイプを禁止しました。特定のインスタンスタイプの使用を制限する新しいクラスタポリシーが適用されたため、タスクYは失敗しました。
データエンジニアは、他のタスクを中断することなく、迅速に障害を解決する必要があります。データエンジニアはタスクの障害をどのように解決すべきでしょうか？

A) タスク Y の新しいクラスターを手動で作成し、ジョブ構成を更新して、完全な再実行をトリガーします。
B) 失敗した実行を削除し、クラスター ポリシーを無効にして、すべてのタスクを再実行します。
C) 「修復実行」を使用し、タスク Y のクラスター構成をオーバーライドして許可されたインスタンス タイプを使用するようにし、Databricks でタスク Y のみを再実行できるようにします。
D) 制限されたインスタンス タイプを許可するようにグローバル クラスター ポリシーを編集し、ジョブ全体を再実行します。

3. データ エンジニアは、Jobs API を使用して Databricks でのジョブの監視と回復を自動化したいと考えています。
すべてのジョブをリストし、失敗したジョブを特定して再実行する必要があります。データエンジニアはどのような順序でAPIアクションを実行すべきでしょうか？

A) jobs/get エンドポイントを使用してジョブの詳細を取得し、jobs/update を使用して失敗したジョブを再実行します。
B) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/runs/list を使用してジョブの実行ステータスを確認し、jobs/run-now を使用して失敗したジョブを再実行します。
C) jobs/cancel エンドポイントを使用して失敗したジョブを削除し、jobs/create を使用してジョブを再作成して、新しいジョブを実行します。
D) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/create エンドポイントを使用して新しいジョブを作成し、jobs/run-now を使用して新しいジョブを実行します。

4. マーケティング チームは集計テーブルで営業組織とデータを共有したいと考えていますが、両チームが使用するフィールド名が一致しておらず、マーケティング固有のフィールドの多くが営業組織で承認されていません。
シンプルさを重視しながら状況に対処するソリューションは次のどれですか?

A) マーケティング チームに結果を CSV としてダウンロードし、営業組織に電子メールで送信するよう指示します。
B) 現在の運用パイプラインに並列テーブル書き込みを追加し、マーケティング テーブルから必要に応じて変化する新しい販売テーブルを更新します。
C) CTAS ステートメントを使用して、マーケティング テーブルから派生テーブルを作成し、変更を伝播するための本番環境を構成します。
D) 必要なスキーマを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake の DEEP CLONE 機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
E) 営業チームに承認されたフィールドのみを選択してマーケティング テーブルにビューを作成し、営業命名規則に標準化する必要があるフィールドの名前をエイリアスします。

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、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。
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、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。
E) 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。

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