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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

1. データエンジニアリングチームには、3つのデータソースからのデータ取り込みジョブに時間のかかる作業があります。各ノートブックで新しいデータを読み込むのに約1時間かかります。ある日、ノートブックの更新によって新しい必須構成パラメータが導入されたため、ジョブが失敗しました。チームは迅速に問題を解決し、失敗したソースから最新のデータを読み込む必要があります。チームはどのような対応を取るべきでしょうか？

A) 新しいパラメータを使用して実行を修復します。
B) 問題のあるノートブックの所有者と分析を共有し、すぐに修正できるようにします。
C) 新しいパラメータを使用して実行を修復し、不足しているタスクパラメータを追加してタスクを更新します。
D) 不足しているタスク パラメータを追加してタスクを更新し、ジョブを手動で実行します。

2. データ アーキテクトは、データが外部ソースから Databricks Lakehouse に取り込まれたら、テーブル アクセス制御を活用してすべての運用テーブルとビューのアクセス許可を管理することを決定しました。
次のロジックを実行して、運用データベースでの対話型クエリの権限をコア エンジニアリング グループに付与しました。
データベース prod の使用権限を eng に付与します。
データベース prod に対する SELECT 権限を eng に付与します。
これらが eng グループに付与されている唯一の権限であり、これらのユーザーはワークスペース管理者ではないと仮定すると、どのステートメントがそれらの権限について説明していますか?

A) グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルとビューをクエリできますが、データベース内で何も作成または編集することはできません。
B) グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを照会および変更できますが、新しいテーブルやビューを作成することはできません。
C) グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルを一覧表示できますが、それらのテーブルに対するクエリの結果を表示することはできません。
D) グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを作成、クエリ、および変更できますが、カスタム関数を定義することはできません。
E) グループ メンバーは prod データベースに対する完全な権限を持ち、他のユーザーまたはグループに権限を割り当てることもできます。

3. データエンジニアは、Auto Loaderを使用して、到着したJSONデータを読み取ります。Auto Loaderは無効なJSONレコードを隔離するように設定していましたが、時間が経つにつれて、整形式のJSONであるにもかかわらず、一部のレコードが隔離されていることに気づきました。
コードスニペットは次のとおりです。
df = (spark.readStream
.format("cloudFiles")
.option("cloudFiles.format", "json")
.option("badRecordsPath", "/tmp/somewhere/badRecordsPath")
.schema("a int, b int")
.load("/Volumes/catalog/schema/raw_data/"))
データが欠落している原因は何ですか?

A) ソース データは有効な JSON ですが、何らかの点で定義されたスキーマに準拠していません。
B) badRecordsPath の場所に多くの小さなファイルが蓄積されています。
C) ある時点で、上流のデータ プロバイダーはすべてを複数行の JSON に切り替えました。
D) エンジニアはオプション「cloudFiles.quarantineMode」を「rescue」に設定するのを忘れました。

4. 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) 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。
D) 「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。

5. データアーキテクトは、様々なビジネス要件に合わせてデータを効率的に処理するためのDatabricksソリューションを設計しています。データエンジニアは、ストリーミングテーブルではなくマテリアライズドビューをどのようなシナリオで使用すべきでしょうか？

A) 数秒以内にデータベースの変更を検出して応答する必要がある CDC (変更データ キャプチャ) パイプラインを実装します。
B) 複数の大きなテーブルからの複雑な集計と結合を事前計算して、BI ダッシュボードのパフォーマンスを向上します。
C) ウェブサイトからの大量の継続的なクリックストリーム データを処理し、ユーザーの行動をリアルタイムで監視します。
D) 即時アラートを実現するために、1 秒未満の処理要件で Apache Kafka トピックからデータを取り込みます。

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