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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験シラバストピック:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題：

問題 #1

2人のデータエンジニアが、別々のブランチで同じDatabricksノートブックに取り組んでいます。両者ともコードの同じセクションを編集しています。一方がDatabricks GitフォルダーUIを使用して、もう一方のブランチを自分のブランチにマージしようとしたところ、そのノートブックファイルでマージの競合が発生しました。UIは競合をハイライト表示し、解決方法を提示します。データエンジニアは、Databricks Gitフォルダーを使用してこのマージの競合をどのように解決すればよいでしょうか？

A. マージを中止し、すべてのローカル変更を破棄して、競合するコードを確認せずにマージ操作を再試行します。
B. クラスターの Web ターミナルで Git CLI を使用して、競合したマージを強制的にプッシュし (git push -force)、リモート ブランチをローカル バージョンで上書きして変更を破棄します。
C. Git フォルダー UI を使用してノートブック ファイルを手動で編集し、両方のバージョンから必要な行を選択し、競合マーカーを削除して、競合を解決済みとしてマークします。
D. Databricks ワークスペース UI を介して競合しているノートブック ファイルを削除し、削除をコミットして、新しいコミットでノートブックを最初から再作成し、競合を完全に回避します。

問題 #2

夜間バッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからすべてのデータファイルを取り込むように設定されています。このコンテナには、YYYY/MM/DDというネストされたディレクトリ構造でレコードが保存されています。各日付のデータは、その日にソースシステムによって処理されたすべてのレコードを表します。一部のレコードはモデレーターの承認待ちのため、処理が遅れる場合があります。各エントリは製品に対するユーザーレビューを表し、以下のスキーマを持ちます。
user_id STRING、review_id BIGINT、product_id BIGINT、review_timestamp TIMESTAMP、review_text STRING 取り込みジョブは、ソースシステムと同一のスキーマを持つターゲットテーブル reviews_raw に、前日のすべてのデータを追加するように設定されています。パイプラインの次のステップは、reviews_raw に挿入されたすべての新規レコードを、データが完全に重複排除、検証、およびエンリッチされたテーブルに伝播するバッチ書き込みです。
このデータバッチを伝播するための計算コストを最小限に抑えるソリューションはどれですか?

A. reviews_raw 内のすべてのレコードを再処理し、パイプラインの次のテーブルを上書きします。
B. Delta Lake のバージョン履歴を使用して、reviews_raw の最新バージョンと 1 つ前のバージョンの違いを取得し、これらのレコードを次のテーブルに書き込みます。
C. トリガー ワンス実行モードを使用して reviews_raw テーブルに対して構造化ストリーミング読み取りを構成し、新しいレコードをバッチ ジョブとして処理します。
D. reviews_raw テーブルでバッチ読み取りを実行し、自然な複合キー user_id、review_id、product_id、review_timestamp を使用して挿入のみのマージを実行します。
E. review_timestamp に基づいて reviews_raw テーブル内のすべてのレコードをフィルタリングし、過去 48 時間以内に生成されたレコードを一括追加します。

問題 #3

データ エンジニアリング チームは、自動化された ETL プロセスの一環としてテーブルのタグ付けシステムを実装し、Unity Catalog 内のテーブルにプログラムでタグを適用する必要があります。
プログラムによってテーブルにタグを追加する SQL コマンドはどれですか?

A. ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
B. COMMENT ON TABLE table_name TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
C. APPLY TAGS ON table_name VALUES ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
D. SET TAGS FOR table_name AS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

問題 #4

Apache Kafka プロデューサーからのすべてのレコードは、次のスキーマを持つ単一の Delta Lake テーブルに取り込まれます。
キーはバイナリ、値はバイナリ、トピックは文字列、パーティションはLONG​​、オフセットはLONG​​、タイムスタンプはLONG​​です。5つの固有のトピックが取り込まれています。個人識別情報（PII）が含まれるのは「登録」トピックのみです。企業はPIIへのアクセスを制限したいと考えています。また、このテーブルにPIIを含むレコードは、最初の取り込み後14日間のみ保持することを希望しています。
ただし、個人情報以外の情報については、これらの記録を無期限に保持したいと考えています。
次のソリューションのうちどれが要件を満たしていますか?

A. すべてのデータは 2 週間ごとに削除する必要があります。Delta Lake のタイム トラベル機能を活用して、PII 以外の情報の履歴を維持する必要があります。
B. パーティション フィールドに基づいて個別のオブジェクト ストレージ コンテナーを指定し、ストレージ レベルでの分離を可能にする必要があります。
C. データは登録フィールドごとに分割され、PII ディレクトリに対して ACL と削除ステートメントを設定できるようになります。
D. データはトピック フィールドごとにパーティション分割され、ACL と削除ステートメントがパーティション境界を活用できるようになります。
E. 値フィールドはバイナリ データとして保存されるため、この情報は PII とは見なされず、特別な予防措置を講じる必要はありません。

問題 #5

データエンジニアは、databricks.yml で複数のターゲットを指定して Databricks アセットバンドルを設定し、本番環境ワークスペースにデプロイしました。デプロイを検証するには、prod ターゲットのコンテキスト内で my_project_job というジョブを呼び出す必要があります。
ジョブが既にデプロイされていると仮定すると、ターゲット固有の設定が尊重されていることを確認しながら、ジョブの実行をトリガーする必要があります。どのコマンドでジョブの実行をトリガーしますか？

A. databricks job run my_project_job --env prod
B. databricks run my_project_job -t prod
C. databricks bundle run my_project_job -t prod
D. databricks execute my_project_job -e prod

解説：