Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) - Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 certification

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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. pyspark.sql.functions.broadcast の正しい使用方法を説明している記述はどれですか?

A) 列がすべての実行プログラムでメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。
B) DataFrame がすべての実行者のメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。
C) 列のカーディナリティが十分に低いため、個別の値を使用可能なパーティションに適切にマッピングして、ブロードキャスト結合を可能にすることをマークします。
D) クラスターの有効期間中に将来のすべてのクエリで使用するために、指定されたテーブルのコピーをクラスター内のすべてのノードにキャッシュします。
E) Databricks ワークスペース内のすべてのアクティブなクラスターのアタッチされたストレージ ボリュームに、指定されたテーブルのコピーをキャッシュします。

2. Databricks Utilities Secrets モジュールには、機密の資格情報を保存し、誤ってプレーン テキストで表示されることを防ぐツールが用意されていますが、ユーザーは、ここに保存される資格情報と、これらのシークレットの使用にアクセスできるユーザーについて注意する必要があります。
Databricks Secrets の制限について説明している記述はどれですか?

A) アカウント管理者は、Databricks アカウント コンソールにログオンすることで、すべてのシークレットをプレーンテキストで表示できます。
B) シークレットは Hive メタストア内の管理者専用テーブルに保存されます。データベース管理者は、デフォルトでこのテーブルをクエリする権限を持ちます。
C) 個人アクセス トークンに適切な資格情報がある場合、Databricks REST API を使用して、シークレットをプレーン テキストで一覧表示できます。
D) 保存された秘密を反復処理し、各文字を印刷すると、秘密の内容がプレーンテキストで表示されます。
E) SHA256 ハッシュは保存された秘密を難読化するために使用されるため、このハッシュを逆にすると、値がプレーンテキストで表示されます。

3. Databricks で最も一般的なデータの場所の 2 つは、DBFS ルート ストレージと、dbutils.fs.mount() でマウントされた外部オブジェクト ストレージです。
次の記述のうち正しいものはどれですか?

A) Databricks ノートブックで %sh を使用する場合、DBFS ルートにもマウントされたストレージにもアクセスできません。
B) マウントされたストレージ ボリュームには完全なパブリック読み取りおよび書き込み権限が必要であるため、DBFS ルートはデータを保存する最も安全な場所です。
C) DBFS は、Unix ファイル システムと同様の構文と保証を使用して、オブジェクト ストレージに保存されているファイルとユーザーが対話できるようにするファイル システム プロトコルです。
D) デフォルトでは、DBFS ルートとマウントされたデータ ソースの両方にアクセスできるのはワークスペース管理者のみです。
E) DBFS ルートはドライバーに接続された一時的なブロック ボリュームにファイルを保存し、マウントされたディレクトリはセッション間で保存されたデータを常に外部ストレージに保持します。

4. データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipelines で顧客データパイプラインを構築しています。ソースは、顧客レコードの挿入、更新、削除を含む、保存期間が限定されたクラウドベースのイベントストリームです。これらの変更は、SCD タイプ 1 テーブルをターゲットテーブル customer_dim として維持するために、AUTO CDC INTO 構文を使用して適用されます。データエンジニアは、customer_dim テーブルからストリームを取得し、更新イベントと削除イベントのみに反応してデータを増分処理するダウンストリームジョブをどのように構築すればよいでしょうか。

A) customer_dim テーブルから変更データ フィードを読み取り、フィルターを適用して変更イベントを段階的に処理します。
B) 更新および削除中にパイプラインが壊れないようにするには、customer_dim からのストリーミング中に ignoreChanges フラグを使用します。
C) customer_dim テーブルからのストリーミングは、SCD 2 保持の場合にのみ可能です。
D) SCD 1 として保存する場合、AUTO CDC INTO のターゲットには更新と削除が含まれます。これらの操作により、customer_dim からのストリーミングが失敗する可能性があります。代わりに、元のソースから別のストリームを構築してください。

5. データエンジニアは、各銘柄グループ内の行間で状態を維持する必要がある複雑な計算を伴う金融時系列データを処理するPandas UDFを設計する際に、関数の効率性とスケーラビリティを確保する必要があります。データの整合性を維持しながら、最小限のオーバーヘッドでこの問題を解決できるアプローチはどれでしょうか？

A) 各株価シンボル グループを個別に処理し、ブロードキャスト変数を介して連続する UDF 呼び出し間で渡される中間集計結果を通じて状態を維持する grouped_agg Pandas UDF を使用します。
B) データセット全体を一度に処理する SCALAR Pandas UDF を使用し、UDF 内にカスタム パーティション ロジックを実装して銘柄コード別にグループ化し、すべての実行プロセスで共有されるグローバル変数を使用して状態を維持します。
C) 各銘柄のすべての行を Pandas DataFrame として受け取る Spark DataFrame で applyInPandas() を使用し、各グループの処理関数に対してローカルな状態変数を維持しながら、各グループ内での処理を可能にします。
D) 反復子ベースの処理で SCALAR_ITER Pandas UDF を使用し、反復子チャンク間の継続性を維持するためにバッチごとに更新される永続ストレージ (デルタ テーブル) を通じて状態管理を実装します。

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