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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. データ エンジニアのチームは、多くの同じデータ品質チェックに対する繰り返しの期待値を含むテーブルを DLT パイプラインに追加しています。
チームのメンバーの 1 人が、このパイプラインに定義されているすべてのテーブルでこれらのデータ品質ルールを再利用することを提案しました。
どのようなアプローチでこれを実現できるでしょうか?

A) パイプライン パラメーターとしてスキーマ名を指定して、このパイプラインのターゲット スキーマの外部にある Delta テーブルでデータ品質ルールを維持します。
B) パイプライン構成ファイルにアクセスできる外部ジョブを使用して、このパイプラインのテーブルにデータ品質制約を追加します。
C) グローバル Python 変数を使用して、同じパイプラインに含まれる DLT ノートブック全体で期待値を可視化します。
D) ファイルの各 DLT ノートブックごとに個別の Databricks ノートブックでデータ品質ルールを管理します。

2. 統合テストについて説明している記述はどれですか?

A) アプリケーションのサブシステム間の相互作用を検証します
B) アプリケーションのユースケースを検証する
C) 手動介入が必要
D) アプリケーションの個々の要素の動作を検証します
E) 自動テストフレームワークが必要です

3. データエンジニアが日次レポートジョブを作成しています。レポートノートブックは2つあり、1つは平日用、もう1つは週末用です。「if/else条件」タスクは次のように設定されています。
{{job.start_time.is_weekday}} == true と設定すると、ジョブは平日または週末のノートブックタスクにルーティングされます。同じジョブが複数のタイムゾーンで使用されます。シニアデータエンジニアは、ジョブをレビューした後、プルリクエストをマージするか拒否するかについて、どのようなアクションを取るべきでしょうか？

A) 代わりに {{job.trigger_time.is_weekday}} を使用する必要があるため、拒否します。
B) ジョブ構成が適切であるため、マージします。
C) {{job.start_time.is_weekday}} は有効な値参照ではないため、拒否します。
D) {{job.start_time.is_weekday}} は UTC タイムゾーンであるため、拒否します。

4. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

5. 次の表は、電子商取引 Web サイト内のユーザー カートにあるアイテムで構成されています。

次の MERGE ステートメントは、このテーブルでスキーマの進化を有効にして、更新ビューを使用してこのテーブルを更新するために使用されます。

次のアップデートはどのように処理されますか?

A) ターゲット スキーマ内の既存の列への変更はサポートされていないため、更新でエラーが発生します。
B) 新しく復元されたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存の一致しないレコードに対して NULL として動的に読み取られます。
C) 新しいネストされたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存のレコードの基になるファイルが更新され、新しいフィールドに NULL 値が含まれるようになります。
D) ターゲット スキーマで予期される列が欠落しているため、更新は別の「復元された」列に移動されます。

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