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

1. Spark Structured Streaming で使用される一般的なプログラミング モデルの特徴を説明する記述はどれですか。

A) 構造化ストリーミングは、特殊なハードウェアと I/O ストリームを使用して、データ転送のレイテンシを 1 秒未満に抑えます。
B) 構造化ストリーミングは、キャッシュされたステージの増分状態値を保持するノードの分散ネットワークに依存します。
C) 構造化ストリーミングはメッセージング バスとして実装されており、Apache Kafka から派生しています。
D) 構造化ストリーミングは、データ ストリームに到着する新しいデータを、無制限のテーブルに追加される新しい行としてモデル化します。
E) 構造化ストリーミングは、GPU の並列処理を活用して、高度な並列データ スループットを実現します。

2. データ エンジニアは、既存の本番環境の Databricks ジョブをアセット バンドル管理下に置き、次のことを確認したいと考えています。
- ジョブの現在の設定はYAMLとしてキャプチャされ、
参照されるファイルはバンドル プロジェクトに含まれます。
- バンドルのYAMLの今後の変更により、既存のジョブが更新されます。
配置(新しいジョブを作成しない)
データ エンジニアは、アセット バンドル管理下で本番ジョブを正常に移行するにはどうすればよいですか?

A) databricks bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。次に、Databricks bundle deployment を実行し、bind を実行してバンドルのジョブリソースをDatabricks内の既存のジョブにリンクします。
B) Databricks の bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。その後、Databricks の bundle deploy を実行してバンドルをデプロイします。これにより、既存のジョブは常に自動的に更新されます。
C) ジョブ定義をJSON形式でエクスポートし、YAMLに変換してバンドルに配置します。その後、Databricksのbundle deployを実行して既存のジョブを更新します。
D) バンドルプロジェクト内のジョブのYAML構成を手動で作成し、すべての設定が既存のジョブと一致するようにします。その後、Databricksのバンドルデプロイを実行してバンドルをデプロイすると、ワークスペース内の既存のジョブが更新されます。

3. マーケティング チームは集計テーブルで営業組織とデータを共有したいと考えていますが、両チームが使用するフィールド名が一致しておらず、マーケティング固有のフィールドの多くが営業組織で承認されていません。
シンプルさを重視しながら状況に対処するソリューションは次のどれですか?

A) 営業チームに承認されたフィールドのみを選択してマーケティング テーブルにビューを作成し、営業命名規則に標準化する必要があるフィールドの名前をエイリアスします。
B) マーケティング チームに結果を CSV としてダウンロードし、営業組織に電子メールで送信するよう指示します。
C) 現在の運用パイプラインに並列テーブル書き込みを追加し、マーケティング テーブルから必要に応じて変化する新しい販売テーブルを更新します。
D) 必要なスキーマを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake の DEEP CLONE 機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
E) CTAS ステートメントを使用して、マーケティング テーブルから派生テーブルを作成し、変更を伝播するための本番環境を構成します。

4. Databricksワークスペース管理者は、各データエンジニアリンググループに対して対話型クラスターを構成しました。コスト管理のため、クラスターは30分間操作が行われないと終了するように設定されています。
各ユーザーは、割り当てられたクラスターに対して、いつでもワークロードを実行できる必要があります。
ユーザーがワークスペースに追加されているが、権限が付与されていないと仮定すると、すでに構成されているクラスターを起動してアタッチするためにユーザーが必要とする最小限の権限は次のどれですか。

A) ワークスペース管理者権限、クラスター作成が許可されます。必要なクラスターに対する「接続可能」権限
B) 必要なクラスターに対する「再起動可能」権限
C) クラスタの作成が許可されます。必要なクラスタに対する「接続可能」権限
D) 必要なクラスターに対する「管理可能」権限
E) クラスタの作成が許可されます。必要なクラスタに対する「再起動可能」権限

5. セキュリティ分析パイプラインでは、数十億の生の接続ログを地理位置情報データで強化する必要があります。
参加は、各イベントのアドレスがどの IPv4 範囲に該当するかを見つけることにかかっています。
表1: network_events (50億行)
イベントID ip_int
42 3232235777
表2: ip_ranges (200万行)
start_ip_int end_ip_int 国
3232235520 3232236031 米国
クエリは現在非常に遅いです:
n.event_id、n.ip_int、r.countryを選択します。
network_events n から
結合ip_ranges r
n.ip_int が r.start_ip_int と r.end_ip_int の間です。
ロジックを維持しながらクエリを最も劇的に高速化するには、どの変更が必要ですか?

A) /*+ MERGE(r) */ を使用してソートマージ結合を強制します。
B) spark.sql.shuffle.partitions を 200 から 10000 に増やします。
C) 範囲結合ヒント /*+ RANGE_JOIN(r, 65536) */ を追加します。
D) ブロードキャストヒントを追加します: ip_ranges に /*+ BROADCAST(r) */ を追加します。

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