Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語問題集、Databricks実際の試験問題

質問 1

Delta Live Tableパイプラインには、ストリーミングライブテーブルを使用して定義された2つのデータセットが含まれています。Delta Lakeテーブルソースに対しては、ライブテーブルを使用して3つのデータセットが定義されています。
このテーブルは、継続パイプラインモードを使用して本番環境で動作するように構成されています。
以前に処理されていないデータが存在し、すべての定義が有効であると仮定した場合、パイプラインを更新するために「開始」をクリックした後の予想される結果は何ですか？

A. すべてのデータセットが一度更新され、パイプラインがシャットダウンされます。追加のテストを可能にするため、計算リソースは保持されます。

B. パイプラインが停止されるまで、すべてのデータセットは一定の間隔で更新されます。追加のテストを可能にするため、計算リソースは維持されます。

C. すべてのデータセットが一度更新され、パイプラインがシャットダウンします。計算リソースは終了します。

D. パイプラインが停止されるまで、すべてのデータセットは設定された間隔で更新されます。更新のために計算リソースがデプロイされ、パイプラインが停止するとリソースも終了します。

正解: D

解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

質問 2

ガバナンスチームは、カタログ全体の機密データを保護するために、Unityカタログの属性ベースのアクセス制御ポリシーを使用するか、手動で適用する行フィルタと列マスクを使用するかを検討している。
チームは、手動で適用する行フィルターや列マスクではなく、属性ベースのアクセス制御ポリシーを使用すべき理由は何ですか？

A. 属性ベースのアクセス制御ポリシーでは、行フィルタと列マスクをPythonとScalaで直接記述できますが、手動で適用するフィルタとマスクではSQLユーザー定義関数のみを使用できます。

B. 属性ベースのアクセス制御ポリシーは、管理タグを使用してテーブルと列を動的に照合するため、テーブルごとの設定なしに、1 つのカタログレベルのポリシーを現在のオブジェクトと将来のオブジェクトの照合に適用できます。

C. 属性ベースのアクセス制御ポリシーでは、クエリ時に 1 人のユーザーに対して同じテーブルに複数の異なる行フィルタを適用できますが、手動で適用する行フィルタはテーブルごとに 1 つのフィルタに制限されます。

D. 属性ベースのアクセス制御ポリシーはビューとマテリアライズドビューに適用できますが、手動で適用する行フィルタと列マスクはテーブルにのみ適用できます。

正解: B

質問 3

「DESCRIBE HISTORY students」コマンドを使用すると、「students」テーブルのデルタトランザクションログが表示されます。データエンジニアは、ログに記載されているUPDATE操作が行われる前のテーブルの状態をクエリする必要があります。

データエンジニアは、これを実現するためにどのコマンドを使用すべきでしょうか？(2つ選択してください。)

A. SELECT * FROM students@v4

B. 3 時点の歴史バージョンの生徒から * を選択

C. SELECT * FROM students VERSION AS OF 5

D. SELECT * FROM students TIMESTAMP AS OF '2024-04-22T 14:32:47.000+00:00'

E. SELECT * FROM students TIMESTAMP AS OF '2024-04-22T 14:32:58.000+00:00'

正解: A,D

質問 4

アセットバンドルの構造とはどのようなものですか？

A. プロジェクトの成果物、リソース、および構成を指定する YAML 構成ファイル。

B. メタデータを一切含まないワークスペースアセットのみを含む圧縮アーカイブ(ZIP)。

C. 新しいワークスペースに移行するアセットの名前を列挙した単一のプレーンテキストファイル。

D. ランタイム環境とアセットのソースコードを含むDockerイメージ

正解: A

質問 5

データエンジニアがユーザーにビューへのアクセス権を付与しようとしています。以下のコマンドは正常に実行されました。
GRANT SELECT ON VIEW sales_catalog.market_data.summary
アナリストグループへ;
しかし、アナリストはビューを照会しようとすると、「権限が不足しています」というエラーを受け取ります。
エンジニアは、アナリストが必要な使用権限を持っていることを確認するために、セキュリティ保護可能なオブジェクトの階層構造をどのような順序で検証すべきでしょうか？

A. カタログ → 回路図 → 表示

B. メタストア → テーブル → ビュー

C. ワークスペース → クラスター → ビュー

D. ストレージ認証情報 → 外部ロケーション → 表示

正解: A

質問 6

退任するプラットフォーム所有者は現在、複数のカタログの所有権を保持し、ストレージ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、継続性を確保するために、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、デルタ共有によるデータの受信と共有機能を維持したいと考えています。
これらの操作をメタストア全体で実行するには、どの役割が設定されている必要がありますか？

A. 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の所有権を移転し、権限を管理できるためです。

B. 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ません。

C. ワークスペース管理者。ワークスペース管理者は、Unity Catalog オブジェクトの所有権を譲渡できるためです。

D. 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。

正解: A

質問 7

データエンジニアは、定期的なメンテナンスが必要なUnityカタログで管理されている複数のDeltaテーブルを扱っています。現在、エンジニアは各テーブルに対してOPTIMIZEジョブとVACUUMジョブを手動でスケジュールし、各テーブルのクエリと更新の頻度に応じて実行頻度を調整しています。
エンジニアは、こうした手作業によるメンテナンスの手間を省き、Databricksがこれらの操作をいつ、どのように実行するかを自動的に判断できるようにする必要がある。
エンジニアはどのような行動をとるべきか？

A. delta.autoOptimize.autoCompact および delta.autoOptimize.optimizeWrite テーブルプロパティを設定して、自動 VACUUM およびファイル圧縮をトリガーします。

B. アカウント、カタログ、またはスキーマレベルで予測最適化を有効にすると、Databricks が管理対象テーブルのメンテナンス操作を自動的に識別して実行します。

C. 各テーブルで CLUSTER BY を使用してリキッドクラスタリングを有効にすると、スケジュールに基づいてファイルが自動的に圧縮され、古いファイルが削除されます。

D. スキーマ進化を有効にしてオートローダーを設定すると、各取り込みバッチの後に自動的にOPTIMIZEとVACUUMがトリガーされます。

正解: B

質問 8

次の構造化ストリーミングクエリのうち、シルバーテーブルからゴールドテーブルへのホップを実行しているのはどれですか。

A.

B.

C.

D.

E.

正解: E

解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

質問 9

データエンジニアリングチームが新しいデータ変換ノートブックを開発しています。開発段階では、エンジニアは迅速なテスト、素早いコード変更、容易なデバッグを必要としています。その後、このノートブックはスケジュールされたジョブとして毎晩実行され、人間の介入は不要になります。チームは開発速度を最適化したいと考えています。
開発中はどのコンピューティングリソースを使用すべきでしょうか？

A. SQLウェアハウス

B. インスタンスプール

C. 対話型コンピューティング

D. 従来のジョブは計算されます

正解: C

質問 10

データエンジニアが、Databricks Asset Bundlesを採用する複数のチーム向けにリポジトリのレイアウトを標準化しています。エンジニアは、すべてのプロジェクトにおいて、リポジトリのルートにバンドル名、ターゲット、ワークスペース設定、権限、およびリソースマッピング(ジョブとパイプライン用)を定義する単一の公式構成ファイルが存在するようにしたいと考えています。
データエンジニアはこの目標を達成するために、どのような戦略を用いるべきでしょうか？

A. 各サブフォルダ (jobs/、pipelines/、workspace/ など) の下に複数の databricks.yml ファイルを配置し、デプロイ時に include マッピングを使用してそれらをマージします。

B. リポジトリのルートにある .databricks/ 隠しフォルダに databricks.yml を配置します。バンドル設定には隠し場所のみが有効です。

C. リポジトリのルートにdatabricks.ymlを1つだけ配置します。これはメインの設定ファイルであり、includeマッピングを介して追加の設定ファイルを参照できます。

D. リポジトリのルートにdatabricks.ymlを配置し、必要に応じてサブフォルダにもdatabricks.ymlを配置します。CLIは、両方が存在する場合、.yamlを.ymlよりも優先します。

正解: C

解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版) - Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 模擬練習

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