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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. Delta Lake Auto Compaction について説明している記述はどれですか?

A) 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ます。パーティション境界はメタデータでのみ表されるため、書き込まれる小さなファイルの数は少なくなります。
B) 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最適化が実行されます。
C) 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。圧縮できる場合は、デフォルトの 128 MB に向けて最適化ジョブが実行されます。
D) データはメモリに直接コミットされるのではなく、メッセージング バスのキューに入れられます。ジョブが完了すると、すべてのデータはメッセージング バスから 1 つのバッチでコミットされます。
E) 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。圧縮できる場合は、デフォルトの 1 GB に向けて最適化ジョブが実行されます。

2. データエンジニアリングチームがデプロイメントの自動化を設定しています。Databricks CLI コマンドを使用してワークスペースアセットをリモートでデプロイするには、適切な認証を使用して構成する必要があります。
どの認証方法が最高レベルのセキュリティを提供しますか?

A) サービス プリンシパルとその個人アクセス トークンを使用します。
B) 共有ユーザー アカウントとその OAuth クライアント シークレットを使用します。
C) サービス プリンシパル ID とその OAuth クライアント シークレットを使用します。
D) OAuth トークン フェデレーションでサービス プリンシパルを使用します。

3. 本番環境データへの偶発的なコミットを防ぐため、シニアデータエンジニアは、すべての開発作業でDelta Lakeテーブルのクローンを参照するというポリシーを制定しました。ディープクローンとシャロークローンの両方をテストした後、シャロークローンを使用して開発テーブルを作成しました。最初のテーブル作成から数週間後、タイプ1の緩やかに変化するディメンション（SCD）として実装された複数のテーブルのクローンバージョンが動作しなくなりました。ソーステーブルのトランザクションログには、前日にバキュームが実行されたことが記録されています。
クローンされたテーブルが機能しなくなったのはなぜですか?

A) バキュームによって圧縮されたデータ ファイルはクローンされたメタデータによって追跡されません。クローンされたテーブルで更新を実行すると、最近の変更が取り込まれます。
B) SHALLOW CLONE で作成されたテーブルは、デフォルトの保持しきい値である 7 日後に自動的に削除されます。
C) タイプ 1 の変更によって既存のレコードが上書きされるため、Delta Lake は複製されたテーブルのデータの一貫性を保証できません。
D) バキュームを実行すると、テーブルの浅いクローンが自動的に無効になります。クローンされたテーブルを繰り返しクエリする場合は、常に深いクローンを使用する必要があります。
E) クローン操作によって作成されたメタデータは、バキュームコマンドによって無効として削除されたデータファイルを参照しています。

4. データエンジニアは、医療費請求データを処理するためのLakeflow宣言型パイプラインを構築しています。メタデータJSONファイルには、複数のテーブルのデータ品質ルールが定義されています。これには以下が含まれます。
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
パイプラインは、ルールをハードコーディングせずに、これらのルールをクレーム テーブルに動的に適用する必要があります。
データエンジニアはこれをどのように実現すべきでしょうか?

A) メタデータ ルールに照らしてレコードを検証するために外部 API を呼び出します。
B) テーブル宣言で、@dlt.expect デコレータを使用して各期待値を参照します。
C) JSON メタデータを読み込み、そのエントリをループし、dlt.expect_all を使用して期待値を適用します。
D) JSON ファイル パスを参照する SQL CONSTRAINT ブロックを使用します。

5. Spark へのデータの取り込み時に Spark パーティションのサイズに直接影響する構成パラメータはどれですか?

A) spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
B) spark.sql.files.maxPartitionBytes
C) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes
D) spark.sql.files.openCostInBytes
E) spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum

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