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

1. データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？

A) ワーカー ログにはすべてのタスクとクラスター イベントの stdout/stderr が含まれているため、Spark UI からワーカー ログを直接ダウンロードし、ドライバー ログは無視します。
B) ジョブ実行の詳細ページから、ジョブのログをエクスポートするか、ログ配信を構成します。次に、コンピューティングの詳細ページからコンピューティング ドライバー ログとイベント ログを取得して、stdout/stderr をクラスター イベントと関連付けます。
C) ノートブックの実行結果を HTML にエクスポートします。このバンドルには、すべてのタスクにわたる完全な stdout、stderr、およびクラスター イベント履歴が含まれます。
D) ノートブックの対話型デバッガーを使用して、マルチタスク ジョブ全体を再実行し、失敗したタスクのステップスルー トレースをキャプチャします。

2. データチームは、カーディナリティの高い列を持つ、既存の大規模で急成長中のテーブル「orders」の最適化に取り組んでいます。このテーブルでは、データの偏りが大きく、頻繁な同時書き込みが必要になります。チームは、「user_id」、「event_timestamp」、「product_id」列が分析クエリやフィルターで頻繁に使用されていることに気づきました。ただし、これらのキーは、将来、ビジネス要件の変化により変更される可能性があります。即時のデータスキップ、時間の経過に伴う増分管理、そして柔軟性を実現するために、テーブルを最適化するには、どのようなパーティション分割戦略を選択すべきでしょうか？

A) OPTIMIZE 命令でテーブルを Z 順序付けします。ZORDER BY (user_id, product_id, event_timestamp)
B) テーブルをパーティション分割します: ALTER TABLE orders PARTITION BY user_id, product_id, event_timestamp
C) テーブルをクラスタ化します: ALTER TABLE orders CLUSTER BY user_id, product_id, event_timestamp
D) テーブルを分割した後、Zオーダーを使用します: OPTIMIZE orders ZORDER BY (user_id, product_id) WHERE event_timestamp = current date () - 1 DAY

3. ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流の複数の本番環境監視ダッシュボードと本番環境モデルを強化するために使用されます。現在、100 個のフィールドのうち 45 個が、これらのアプリケーションの少なくとも 1 つで使用されています。
データ エンジニアは、データの高度にネストされた構造と多数のフィールドを考慮して、スキーマ宣言を処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks に関して、意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のどれですか。

A) Databricks は、観測されたすべてのデータを処理できる型を使用してスキーマを推論するため、型を手動で設定すると、データ品質の適用がより確実に行われます。
B) Databricks で使用される Tungsten エンコーディングは、文字列データの格納に最適化されています。JSON 文字列のクエリに対する新しく追加されたネイティブ サポートにより、文字列型が常に最も効率的になります。
C) .Databricks でのスキーマ推論と進化により、推論された型が下流のシステムで使用されるデータ型と常に正確に一致することが保証されます。
D) コードの作成における人的労力は、データ エンジニアリング ワークロードに関連する最大のコストです。そのため、テーブル宣言ロジックの自動化は、すべての移行ワークロードで優先事項にする必要があります。
E) Delta Lake はデータ ストレージに Parquet を使用するため、ファイル フッター情報を変更するだけでデータ タイプを簡単に進化させることができます。

4. データ エンジニアリング チームは、自動化された ETL プロセスの一環としてテーブルのタグ付けシステムを実装し、Unity Catalog 内のテーブルにプログラムでタグを適用する必要があります。
プログラムによってテーブルにタグを追加する SQL コマンドはどれですか?

A) SET TAGS FOR table_name AS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
B) ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
C) APPLY TAGS ON table_name VALUES ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
D) COMMENT ON TABLE table_name TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

5. ジョブ実行履歴の保持に関して正しい記述はどれですか?

A) 60日間保存され、その後ログはアーカイブされます
B) 60日間保持され、その間にノートブックの実行結果をHTMLにエクスポートできます。
C) 90日間、またはカスタム実行構成を通じて実行IDが再利用されるまで保持されます。
D) ジョブ実行ログをエクスポートまたは削除するまで保持されます
E) 30日間保持され、その間にジョブ実行ログをDBFSまたはS3に配信できます。

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