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. データアナリストの分散チームは、自動スケーリングが設定されたインタラクティブなクラスター上でコンピューティングリソースを共有しています。ワークスペース管理者は、コストとクエリスループットをより適切に管理するために、クラスターのスケールアップが多数の同時ユーザーによるものか、リソースを大量に消費するクエリによるものかを評価したいと考えています。
クラスターのサイズ変更イベントのタイムラインはどこで確認できますか?

A) ドライバーのログファイル
B) ワークスペース監査ログ
C) ガングリオン
D) 実行者のログファイル
E) クラスターイベントログ

2. プラットフォームチームは、CI/CDをサポートするために、Databricks Asset Bundlesの標準化されたテンプレートを作成しています。このテンプレートでは、アーティファクト、ワークスペースのルートパス、実行IDのデフォルトを指定する必要があります。また、「dev」ターゲットをデフォルトとして特定のパスをオーバーライドできるようにする必要があります。これらの要件を満たすために、チームはdatabricks.ymlをどのように使用すべきでしょうか？

A) プロジェクト、パッケージ、環境、ID、ステージを使用します。dev をデフォルトのステージとして設定し、環境の下のワークスペースをオーバーライドします。
B) ルート、モジュール、プロファイル、アクター、ターゲットを使用します。プロファイルにはワークスペースと成果物のデフォルトが含まれ、アクターは実行 ID を設定します。
C) 最上位レベルで、bundle、artifacts、workspace、run_as、targets を使用します。default:true で 1 つのターゲットを設定し、そのターゲットの下のワークスペース パスまたはアーティファクトをオーバーライドします。
D) デプロイメント、ビルド、コンテキスト、ID、および環境を使用します。dev をデフォルトの環境として設定し、ビルドの下のパスをオーバーライドします。

3. データエンジニアは、データレイクから大量の生のJSONログをDeltaテーブルに処理し、レポートを作成するための夜間バッチETLパイプラインを構築するという任務を負っています。データは1日に1回一括で到着し、パイプラインの完了には数時間かかります。コスト効率も重要ですが、パイプライン完了のパフォーマンスと信頼性が最優先事項です。データエンジニアはどのタイプのDatabricksクラスターを構成すべきでしょうか？

A) コストを削減するためにワーカーノードの数が少ない軽量の単一ノード クラスター。
B) 対話型 SQL ワークロード向けに設計された高同時実行性クラスター。
C) パイプラインの実行中に複数のワーカー間で自動スケーリングするように構成されたジョブ クラスター。
D) 多目的クラスターが常に実行され、低レイテンシのジョブ起動時間を保証します。

4. データ エンジニアが、デフォルト構成の共有アクセス モードを使用して新しいクラスターを作成しました。
データ エンジニアは、必要に応じて開発チームがドライバー ログを表示できるようにアクセスを許可する必要があります。
開発チームがこれを実現するために必要な最小限のクラスター権限は何ですか?

A) 再起動可能
B) 管理できる
C) 閲覧可能
D) 取り付け可能

5. データエンジニアのユーザーAは、REST APIを使用してプログラム的に複数のジョブを作成し、新しいパイプラインを本番環境にプロモートしました。DevOpsエンジニアのユーザーBは、REST APIを介してジョブの実行をトリガーするように外部オーケストレーションツールを設定しました。両ユーザーは、個人アクセストークンを使用してREST API呼び出しを承認しました。
これらのイベントに関するワークスペース監査ログの内容を説明している記述はどれですか?

A) ユーザー B が最後にジョブを構成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
B) これらのイベントは個別に管理されるため、ユーザー A の ID はジョブ作成イベントに関連付けられ、ユーザー B の ID はジョブ実行イベントに関連付けられます。
C) ユーザー A がジョブを作成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
D) ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、ユーザー ID は監査ログに記録されません。
E) ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、これらのイベントを識別するためにサービス プリンシパルが自動的に使用されます。

Fragen und Antworten: