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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Quality and Governance | 12% | - Data Quality - Data Lineage - Governance |
| Topic 2: Data Modeling and Storage | 20% | - Data Modeling - File Formats - Storage Optimization |
| Topic 3: Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Delta Lake - Unity Catalog - Data Management - Lakehouse Architecture |
| Topic 4: Data Processing | 28% | - Data Transformation - Spark SQL - Structured Streaming - ETL Pipelines |
| Topic 5: Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Monitoring - Troubleshooting - Performance Optimization |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
ある企業は、複数のデータソースにLakehouse Federationを実装したいと考えていますが、データの一貫性と、すべてのチームが同じ権限のあるデータバージョンにアクセスできるようにすることを懸念しています。Lakehouse Federationがデータの一貫性を維持するために適切な記述はどれですか？
- A. フェデレーションは、すべてのソースからの変更データ キャプチャ (CDC) を実装します。
- B. フェデレーションは、ソース システムの現在の状態を反映する読み取り専用アクセスを提供します。
- C. 個別のデータ同期サービスを展開する必要があります。
- D. フェデレーションは手動で更新する必要があるローカル コピーを作成します。
Correct Answer: B 🗳️
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データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。
以下のコードでは、Impressionsはウォーターマーク(「event_time」、「10 minutes」)付きのストリーミングデータフレームです。
データ エンジニアは、クエリの速度が大幅に低下していることに気付きました。
どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?
- A. イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime - 間隔 3 時間、透かしを削除
- B. イベント時間制約に参加: clickTime + 3 時間 < impressionTime - 2 時間
- C. イベント時間制約での結合: clickTime == impressionTime を leftOuter 結合で使用
- D. イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime かつ clickTime <= impressionTime 間隔 1 時間
Correct Answer: D 🗳️
データエンジニアがDelta Lakeでバッチデータとストリーミングデータの両方を処理する追加専用のパイプラインを設計しています。チームは、ストリーミングコンポーネントがどのデータが既に処理済みかを効率的に追跡できるようにしたいと考えています。これを実現するには、どのような構成を設定すればよいでしょうか？
- A. スキーマを上書きする
- B. パーティション
- C. マージスキーマ
- D. チェックポイントの場所
Correct Answer: D 🗳️
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データエンジニアが、user_idでグループ化された膨大なユーザーアクティビティログに対してgroupBy集計を実行しています。少数のユーザーが数百万件のレコードを保有しているため、タスクの偏りが生じ、実行時間が長くなっています。この集計における偏りを修正するには、どのような手法が考えられますか？
- A. 集約前に偏ったキーにランダムなプレフィックスを追加してソルトを使用し、プレフィックスを削除した後に再度集約します。
- B. Spark ドライバーのメモリを増やして再試行してください。
- C. シャッフルを回避するには、groupBy の代わりに reduceByKey を使用します。
- D. 集計前に偏ったユーザーを除外します。
Correct Answer: A 🗳️
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マルチタスク ジョブでタスクとして実行するように構成されたノートブックを確認するには、どの REST API 呼び出しを使用できますか?
- A. /jobs/runs/list
- B. /jobs/runs/get
- C. /jobs/runs/get-output
- D. /jobs/get
- E. /jobs/list
Correct Answer: D 🗳️
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