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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. Apache Kafka プロデューサーからのすべてのレコードは、次のスキーマを持つ単一の Delta Lake テーブルに取り込まれます。
キーはバイナリ、値はバイナリ、トピックは文字列、パーティションはLONG​​、オフセットはLONG​​、タイムスタンプはLONG​​です。5つの固有のトピックが取り込まれています。個人識別情報（PII）が含まれるのは「登録」トピックのみです。企業はPIIへのアクセスを制限したいと考えています。また、このテーブルにPIIを含むレコードは、最初の取り込み後14日間のみ保持することを希望しています。
ただし、個人情報以外の情報については、これらの記録を無期限に保持したいと考えています。
次のソリューションのうちどれが要件を満たしていますか?

A) すべてのデータは 2 週間ごとに削除する必要があります。Delta Lake のタイム トラベル機能を活用して、PII 以外の情報の履歴を維持する必要があります。
B) データはトピック フィールドごとにパーティション分割され、ACL と削除ステートメントがパーティション境界を活用できるようになります。
C) パーティション フィールドに基づいて個別のオブジェクト ストレージ コンテナーを指定し、ストレージ レベルでの分離を可能にする必要があります。
D) 値フィールドはバイナリ データとして保存されるため、この情報は PII とは見なされず、特別な予防措置を講じる必要はありません。
E) データは登録フィールドごとに分割され、PII ディレクトリに対して ACL と削除ステートメントを設定できるようになります。

2. あるデータ企業はDatabricks Unity Catalogを使用しており、PostgreSQL、Snowflake、SQL Serverなど複数のエンタープライズデータソースを保有しています。中央データプラットフォームチームは、アナリストがDatabricks SQLを使用してDatabricks内で直接外部テーブルにクエリを実行し、データの重複を防ぐことができるように、Lakehouse Federationを設定したいと考えています。Lakehouse Federationを安全かつ適切に設定するには、どのような手順が必要ですか？

A) 各データベースに接続するための外部の場所とストレージ資格情報を作成し、Unity カタログに外部テーブルを登録します。
B) Auto Loader を使用して外部データセットを Delta Lake にミラーリングし、データ リネージとシステム テーブルを使用して管理します。
C) Unity Catalog で接続と外部カタログを構成し、Unity Catalog 権限を使用して外部カタログ、スキーマ、およびテーブルへのアクセスを許可します。
D) Partner Connect を使用してリンクされたデータセットを作成し、ソース システムでテーブル ACL を適用して、Databricks を介したアクセスを管理します。

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 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。
B) .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。
C) 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。
D) 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。
E) 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。

4. 米国に拠点を置く小規模企業は、最近、インドのコンサルティング会社と契約を結び、人工知能(AI)アプリケーションを強化するための新たなデータエンジニアリングパイプラインをいくつか実装しました。同社のデータはすべて、米国の地域クラウドストレージに保存されています。
会社のワークスペース管理者は、請負業者が使用する Databricks ワークスペースをどこに展開すればよいかわかりません。
すべてのデータ ガバナンスの考慮事項が考慮されていると仮定すると、どの記述がこの決定に正確に影響しますか。

A) Databricks はクラウド ボリューム ストレージ上で HDFS を実行します。そのため、データが保存されるリージョンにクラウド仮想マシンを展開する必要があります。
B) Databricks ノートブックは、すべての実行可能コードをユーザーのブラウザーからオープン インターネット経由で仮想マシンに送信します。可能な限り、エンド ユーザーの近くのワークスペース リージョンを選択するのが最も安全です。
C) リージョン間の読み取りと書き込みには大きなコストと遅延が発生する可能性があります。可能な限り、コンピューティングはデータが保存されているのと同じリージョンにデプロイする必要があります。
D) Databricks ワークスペースは、地域のインフラストラクチャに依存しません。そのため、ワークスペース管理者にとって最も便利なものに基づいて決定する必要があります。
E) Databricks は、対話型開発中にユーザー ワークステーションをドライバーとして活用します。そのため、ユーザーは常に、物理的に近いリージョンにデプロイされたワークスペースを使用する必要があります。

5. テキスト エディターで表示すると、Databricks Python ノートブックの最初の行は何になりますか?

A) # Databricks notebook source
B) -- Databricks notebook source
C) %python
D) // Databricks notebook source
E) # MAGIC %python

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