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

1. データエンジニアが構造化ストリーミングを使用して、ブロンズデルタテーブルからトランザクションデータを読み取っています。データに品質上の問題があり、トランザクション値が負になる場合があることが判明しました。その場合、行を別の隔離テーブルにルーティングする必要があります。正常なデータは下流のシステムで使用されるため、低レイテンシ要件が求められますが、不良データは定期的に分析されるのみで、本番環境への依存性はありません。隔離ジョブは、正常なデータに依存する本番環境プロセスに影響を与えないように実装する必要があり、ジョブのコストを最小限に抑える必要があります。これらの要件を満たすために、隔離プロセスはどのように実装すればよいでしょうか？

A) 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があり、他のプロセスとコンピューティングリソースを共有しないようにする必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があり、コストを最小限に抑えるため、別の小規模なクラスターに実装し、1日に1回のみ実行する必要があります。
B) 既存の正常データ用ストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。データフレームに「quarantine」という新しいブール列を追加し、トランザクション値が0未満の場合はtrue、0以上の場合はfalseに設定する必要があります。すべてのデータをまとめて処理して保存することで、コストを削減できます。
C) 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があります。コストを最小限に抑えるため、両方を同じクラスター上で別々のストリームとして実行する必要があります。
D) 正常データ用の既存のストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。foreachBatch関数内でデータフレームをフィルタリングし、トランザクション値が0以上のレコードは正常データテーブルに、トランザクション値が0未満のレコードは隔離テーブルに書き込まれるようにします。foreachBatch関数内の書き込み処理の前後にTry/Catchを追加することで、ストリームが失敗しないようにすることができます。

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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。
E) 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。

3. 1時間ごとのバッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからデータファイルを取り込むように構成されています。各バッチは、ソースシステムが特定の時間に生成したすべてのレコードを表します。これらのレコードをレイクハウスに処理するバッチジョブは、遅れて到着するデータが欠落しないように十分な遅延が設定されます。user_idフィールドはデータの一意のキーを表し、次のスキーマを持ちます。
user_id BIGINT、username STRING、user_utc STRING、user_region STRING、last_login BIGINT、auto_pay BOOLEAN、last_updated BIGINT 新しいレコードはすべてaccount_historyというテーブルに取り込まれ、ソースと同じスキーマ内のすべてのデータの完全な記録が保持されます。システム内の次のテーブルはaccount_currentという名前で、各一意のuser_idの最新の値を表すType 1テーブルとして実装されています。
数百万のユーザー アカウントがあり、1 時間ごとに数万のレコードが処理されると仮定すると、記述されている account_current テーブルを各時間ごとのバッチ ジョブの一部として効率的に更新するには、どの実装を使用できますか?

A) ユーザー ID でグループ化し、最終更新の最大値をフィルタリングしたアカウント履歴テーブルに対するクエリの結果を使用して、各バッチでアカウントの現在のテーブルを上書きします。
B) 最後に更新されたフィールドと最後に処理された時間を使用してアカウント履歴のレコードをフィルターし、ユーザー名の重複を排除します。各ユーザー名の最新の値を更新または挿入するためのマージ ステートメントを記述します。
C) Delta Lake のバージョン履歴を使用して、アカウント履歴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現在のアカウントに書き込みます。
D) 自動ローダーを使用して、アカウント履歴ディレクトリ内の新しいファイルをサブスクライブします。Structured Streaminq トリガー 1 回限りのジョブを構成して、新しく検出されたファイルをアカウントの現在のテーブルに一括更新します。
E) 最後に更新されたフィールドと最後に処理された時間、およびユーザー ID による最後の最大入力を使用してアカウント履歴のレコードをフィルターし、各ユーザー ID の最新の値を更新または挿入するマージ ステートメントを記述します。

4. Databricks プラットフォーム上の Spark 構成に関して正しい記述はどれですか?

A) Spark 構成プロパティは、グローバル init スクリプトを作成することによってのみ、対話型クラスターに対して設定できます。
B) Databricks REST API を使用すると、ジョブを中断することなく、対話型クラスターの Spark 構成プロパティを変更できます。
C) Clusters UI を使用して対話型クラスターに設定された Spark 構成プロパティは、そのクラスターに接続されているすべてのノートブックに影響します。
D) ノートブック内で設定された Spark 構成は、同じインタラクティブ クラスターに接続されているすべての SparkSession に影響します。
E) 同じインタラクティブ クラスターに対して、同じ SPAR 構成プロパティが設定されている場合。

5. データチームは、Databricks で毎日のマルチタスク ETL パイプラインを自動化しています。このパイプラインには、生データを取り込むためのノートブック、データ変換のための Python Wheel タスク、集計を更新するための SQL クエリが含まれています。パイプラインをプログラムでトリガーし、GUI で過去の実行を確認したいと考えています。タスクが失敗した場合は再試行し、失敗したタスクがあれば関係者にメールで通知する必要があります。これらの要件を満たす 2 つのアプローチはどれですか？(2 つ選択してください。)

A) UI、Databricks Asset Bundles (DAB)、またはJobs REST API (/jobs/create) を使用して、ノートブック、Python Wheel、SQLタスクを含むマルチタスクジョブを作成します。ジョブ定義で、タスクレベルの再試行とメール通知を設定します。
B) Databricks Jobs REST API (/jobs/run-now)、CLI (databricks jobs run-now)、またはいずれかの Databricks SDK を使用して、プログラムによってジョブをトリガーします。
C) Databricks Asset Bundles (DAB) を使用してワークフローをデプロイし、ワークスペース内の各タスクのノートブックまたはスクリプト パスを参照して個々のタスクを直接トリガーします。
D) REST API エンドポイント /jobs/runs/submit を使用して、各タスクを個別のジョブ実行として個別にトリガーし、オーケストレーターでカスタム ロジックを使用して再試行を実装します。
E) dbutils.notebook.run() を使用して各ステップを呼び出す単一のオーケストレーター ノートブックを作成し、そのノートブックのジョブを定義して、ノートブック レベルで再試行と通知を構成します。

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