Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN

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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. データパイプラインは、構造化ストリーミングを使用してKafkaからDelta Lakeにデータを取り込みます。データはBronzeテーブルに保存され、Kafka_generatedのタイムスタンプ、キー、値が含まれます。パイプラインの導入から3か月後、データエンジニアリングチームは、特定の時間帯にレイテンシが発生していることに気付きました。
シニアデータエンジニアがDelta Tableのスキーマと取り込みロジックを更新し、Apache Sparkによって記録された現在のタイムスタンプとKafkaのトピックおよびパーティションを追加します。チームは、追加されたメタデータフィールドを使用して、一時的な処理遅延を診断する予定です。
この問題を診断する際に、チームはどのような制限に直面するでしょうか?

A) テーブル スキーマを更新すると、Delta トランザクション ログ メタデータが無効になります。
B) テーブル スキーマを更新するには、追加されるファイルごとにデフォルト値を指定する必要があります。
C) 履歴レコードに対して新しいフィールドは計算されません。
D) Spark は、kafka ソースからトピック パーティション フィールドをキャプチャできません。
E) 運用 Delta テーブルに新しいフィールドを追加することはできません。

2. データエンジニアは、Lakeflow 宣言型パイプラインを使用して、ソースのブロンズテーブル(user_bronze)からターゲットのシルバーテーブル(user_silver)への行削除を伝播させています。エンジニアは、パイプライン実行中に user_bronze で行が削除されると、user_silver の対応する行も自動的に削除されるようにしたいと考えています。
ブロンズ テーブルでの削除がシルバー テーブルに伝播されるようにする構成はどれですか。

A) CDF なしで apply_changes を使用し、_soft_deleted が true である行をフィルターします。
B) user_bronze で VACUUM を設定してファイルを削除し、user_silver を最初から再構築します。
C) user_silver で CDF を有効にし、そのトランザクション ログを読み取り、MERGE を使用して削除を同期します。
D) user_bronze で変更データフィード (CDF) を有効にし、その CDF ストリームを読み取り、user_silver に対して apply_as_deletes=True を指定した apply_changes() を使用します。

3. シニアデータエンジニアが大規模なデータワークフローを計画しています。現在の課題は、大規模データセットの効果的な管理に不可欠な、スケーラブルなデータモデル構築の基盤となる考慮事項を特定することです。データエンジニアリングチームは、最新のデータプラットフォームを構築するためのスケーラブルなデータモデルを構成するコア機能を特定し、Delta Lakeを検討対象とする理由を示しました。シニアデータエンジニアは、有効でない推奨事項を特定する責任を負います。Delta Lakeを評価する際に、どの主要機能を無視してもよいでしょうか？

A) Delta Lake はバッチ モードとストリーミング モードの両方でデータをシームレスに処理できるため、データの取り込みと処理に柔軟性があります。
B) Delta Lake はさまざまなデータ形式 (Parquet、JSON、CSV など) に対応し、Spark および Databricks ツールと適切に統合されます。
C) Delta Lake はデータ パイプラインの監視とトラブルシューティングに対するサポートが限定的であるため、運用効率を高めるには、関連するパートナー ツールを特定して設定する必要があります。
D) Delta Lake はメタデータの処理を最適化し、数十億のファイルを効率的に管理し、ペタバイト規模のデータセットへの拡張性を促進します。

4. ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流の複数の本番環境監視ダッシュボードと本番環境モデルを強化するために使用されます。現在、100 個のフィールドのうち 45 個が、これらのアプリケーションの少なくとも 1 つで使用されています。
データ エンジニアは、データの高度にネストされた構造と多数のフィールドを考慮して、スキーマ宣言を処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks に関して、意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のどれですか。

A) コードの作成における人的労力は、データ エンジニアリング ワークロードに関連する最大のコストです。そのため、テーブル宣言ロジックの自動化は、すべての移行ワークロードで優先事項にする必要があります。
B) Databricks で使用される Tungsten エンコーディングは、文字列データの格納に最適化されています。JSON 文字列のクエリに対する新しく追加されたネイティブ サポートにより、文字列型が常に最も効率的になります。
C) Databricks は、観測されたすべてのデータを処理できる型を使用してスキーマを推論するため、型を手動で設定すると、データ品質の適用がより確実に行われます。
D) .Databricks でのスキーマ推論と進化により、推論された型が下流のシステムで使用されるデータ型と常に正確に一致することが保証されます。
E) Delta Lake はデータ ストレージに Parquet を使用するため、ファイル フッター情報を変更するだけでデータ タイプを簡単に進化させることができます。

5. Delta Lake の最適化された書き込みについて説明している記述はどれですか。

A) ジョブ クラスターが終了する前に、最新のジョブ中に変更されたすべてのテーブルに対して OPTIMIZE が実行されます。
B) 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。はい、デフォルトの 1 GB に向けて OPTIMIZE ジョブが実行されます。
C) 最適化された書き込みでは、ディレクトリ パーティションではなく論理パーティションが使用され、パーティション境界はメタデータでのみ表され、書き込まれる小さなファイルが少なくなります。
D) 書き込み前にシャッフルが発生し、データをグループ化しようとするため、各実行者がディレクトリ パーティションに基づいて複数のファイルを書き込む代わりに、ファイル数が減ります。

Fragen und Antworten: