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

1. データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipeline の AUTO CDC API を使用して、ソーステーブル (orders_source) からターゲットテーブル (orders_target) への削除処理を伝播させています。ソーステーブルでは変更データフィード (CDF) が有効になっていますが、上流の遅延により、一部の削除イベントが順序どおりに配信されません。AUTO CDC API は、順序どおりに配信されないイベントが発生しても、削除処理が正しく適用されることを内部的にどのように保証しているのでしょうか？

A) イベントを順序付けるために sequence_by を使用し、古いシーケンスが処理されるまで削除された行の tombstone を保持します。
B) 変更を適用する前に、受信イベントをタイムスタンプで手動で並べ替えます。
C) 同じキーの更新後に削除が行われた場合は無視されます。
D) ターゲット テーブルで VACUUM を実行し、競合するレコードを消去します。

2. データアーキテクトは、2つの構造化ストリーミングジョブが単一のブロンズDeltaテーブルに同時に書き込みを行うシステムを設計しました。各ジョブはApache Kafkaソースの異なるトピックをサブスクライブしますが、同じスキーマでデータを書き込みます。ディレクトリ構造をシンプルに保つため、データエンジニアは両方のストリームで共有されるチェックポイントディレクトリをネストすることにしました。
提案されたディレクトリ構造を以下に示します。

このチェックポイント ディレクトリ構造が特定のシナリオに対して有効であるかどうか、またその理由を説明している記述はどれですか。

A) いいえ。各ストリームには独自のチェックポイント ディレクトリが必要です。
B) はい。Delta Lake は無制限の同時書き込みをサポートします。
C) いいえ。Delta Lake テーブルに書き込むことができるのは 1 つのストリームだけです。
D) はい。両方のストリームで単一のチェックポイント ディレクトリを共有できます。
E) いいえ。Delta Lake はトランザクション ログ内のストリーミング チェックポイントを管理します。

3. 次のコードは、従来のワークロードから Databricks ノートブックに移行されています。

コードは正常に実行され、論理的に正しい結果を提供しますが、
約 1 GB のデータを抽出してロードするのに 20 分かかります。
この動作を説明できる可能性のある記述はどれですか?

A) %sh は、Git の収集とインストールのためにクラスターの再起動をトリガーします。遅延の大部分はクラスターの起動時間に関連します。
B) DatabricksではPythonの実行速度は常にScalaよりも遅くなります。run.pyスクリプトをScalaにリファクタリングする必要があります。
C) %sh はファイル移動操作を分散しません。代わりに %fs を使用するようにコードの最終行を更新する必要があります。
D) %sh はドライバーノード上でシェルコードを実行します。このコードはワーカーノードや Databricks に最適化された Spark を利用しません。
E) クローンを作成する代わりに、コードでは %sh pip install を使用して、クラスター内のすべてのノードで Python コードを並列に実行できるようにする必要があります。

4. データエンジニアがメールアドレスを含む列をマスクしています。目標は、すべての行で同じ長さの出力文字列を生成し、メールアドレスの値ごとに異なる出力を生成することです。
これを実現するにはどの SQL 関数を使用する必要がありますか?

A) sha1(email)
B) mask(email, '?')
C) sha2(email, 0)
D) hash(email)

5. デルタ レイクとレイクハウスについて正しいのは次のうちどれですか?

A) 主キー制約と外部キー制約を利用すると、ディメンション テーブルに重複する値が入力されないようにすることができます。
B) Parquet はデータを行ごとに圧縮するため、文字列は文字が複数回繰り返される場合にのみ圧縮されます。
C) Lakehouse 内のビューは、常にソース テーブルの最新バージョンの有効なキャッシュを維持します。
D) Z オーダーは Delta Lake テーブルに格納されている数値にのみ適用できます。
E) Delta Lake は、クエリ フィルターに基づいてデータのスキップに活用される各テーブルの最初の 32 列の統計を自動的に収集します。

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