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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. ワークスペース管理者が finance_data という新しいカタログを作成し、財務チームリーダーに完全な管理者権限を与えずに権限管理を委任したいと考えています。財務チームリーダーにはどの権限を付与すればよいでしょうか？

A) finance_data カタログに対するすべての権限。
B) finance_data カタログに対する MANAGE 権限。
C) finance_data カタログに対する GRANT OPTION 権限。
D) 財務チームをメタストア管理者のリーダーにします。

2. データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?

A) ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。
B) コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。
C) ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。
D) Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。

3. アップストリームソースは、Parquetデータを1時間ごとのバッチとして、現在の日付を名前とするディレクトリに書き込みます。夜間のバッチジョブは、次のコードを実行して、日付変数で示される前日のすべてのデータを取り込みます。

フィールド customer_id と order_id は、各注文を一意に識別するための複合キーとして機能すると想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間間隔を置いて重複したエントリを生成することが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれ、ターゲット テーブルに重複のないレコードのみが書き込まれます。
B) 注文テーブルへの各書き込みでは、新規レコードと既存レコードの結合に対して重複排除が実行され、重複レコードが存在しないことが保証されます。
C) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれますが、新しく書き込まれたレコードにはターゲット テーブルに既に存在する重複レコードが含まれている場合があります。
D) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、これらのレコードは上書きされます。
E) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、操作は失敗します。

4. 上流システムは、特定のデータバッチの日付をパラメータとしてDatabricks Jobs APIに渡すように構成されています。スケジュール対象のノートブックは、このパラメータを使用して、以下のコードでデータを読み込みます。
df = spark.read.format("parquet").load(f"/mnt/source/(date)")
上記のコード ブロックで使用されている日付 Python 変数を作成するには、どのコード ブロックを使用する必要がありますか?

A) import sys
date = sys.argv[1]
B) date = spark.conf.get("date")
C) dbutils.widgets.text("date", "null")
date = dbutils.widgets.get("date")
D) input_dict = input()
date= input_dict["date"]
E) date = dbutils.notebooks.getParam("date")

5. 夜間ジョブは、次のコードを使用して Delta Lake テーブルにデータを取り込みます。

パイプラインの次のステップでは、パイプラインの次のテーブルにまだ処理されていない新しいレコードを操作するために使用できるオブジェクトを返す関数が必要です。
どのコード スニペットがこの関数定義を完了しますか?
new_records() を定義します:

A) spark.readStream.load("bronze") を返します
B) spark.read.option("readChangeFeed", "true").table("bronze") を返します
C)

D)

E) spark.readStream.table("bronze") を返します

Solutions: