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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. データエンジニアリングチームは、レガシーHadoopプラットフォームからの移行を進めています。そのプロセスの一環として、パフォーマンス比較のためにストレージ形式を評価しています。レガシープラットフォームではORC形式とRCFile形式が使用されています。データのサブセットをDelta Lakeに変換したところ、クエリパフォーマンスが大幅に向上しました。調査の結果、Deltaテーブルからの読み取りクエリではシャッフルハッシュ結合が使用されているのに対し、レガシー形式のクエリではソートマージ結合が使用されていることがわかりました。Delta Lakeデータを読み取るクエリでは、スキャンするデータ量も少なくなっています。クエリパフォーマンスの違いは、どのような理由によるものと考えられますか？

A) シャッフル ハッシュ結合は常にソート マージ結合よりも効率的です。
B) ORC テーブルに対するクエリでは、動的データ スキップ最適化は活用されましたが、動的ファイル プルーニング最適化は活用されませんでした。
C) Delta Lake は、ベクトル化された Parquet リーダーを使用してデータのスキップとファイルのプルーニングを可能にします。
D) Delta Lake テーブルに対するクエリでは、動的なファイル プルーニングの最適化を活用できました。

2. データエンジニアは、manufacturing-teamというグループにアクセス権限を付与する必要があります。このチームには、qualityスキーマにテーブルを作成する権限が必要です。manufacturing-teamというグループに、manufacturingという親カタログを持つproductionというスキーマにテーブルを作成する権限を最小限の権限で付与するには、どのSQLコマンドセットが適切でしょうか？

A) SCHEMA manufacturing.quality に対する TABLE の使用権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CHEMA の使用権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG に対する CATALOG の使用権限を Manufacturing-team に付与します。
B) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
C) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する CREATE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
D) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する USE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。

3. データエンジニアは、データレイクから大量の生のJSONログをDeltaテーブルに処理し、レポートを作成するための夜間バッチETLパイプラインを構築するという任務を負っています。データは1日に1回一括で到着し、パイプラインの完了には数時間かかります。コスト効率も重要ですが、パイプライン完了のパフォーマンスと信頼性が最優先事項です。データエンジニアはどのタイプのDatabricksクラスターを構成すべきでしょうか？

A) 多目的クラスターが常に実行され、低レイテンシのジョブ起動時間を保証します。
B) 対話型 SQL ワークロード向けに設計された高同時実行性クラスター。
C) コストを削減するためにワーカーノードの数が少ない軽量の単一ノード クラスター。
D) パイプラインの実行中に複数のワーカー間で自動スケーリングするように構成されたジョブ クラスター。

4. 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。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。
B) 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。
C) はい。Delta Lake は無制限の同時書き込みをサポートします。
D) 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。
E) 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。

5. データエンジニアは、エアギャップ環境のDatabricks環境にPyYAML Pythonパッケージをインストールする必要があります。ワークスペースからPyPIに直接インターネットアクセスすることはできません。エンジニアは.whlファイルをローカルにダウンロードし、すべての新規クラスターで自動的に利用できるようにしたいと考えています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) PyYAML .whl ファイルを Unity カタログボリュームにアップロードし、許可リストに登録されていることを確認し、そのパスからインストールするクラスタースコープの init スクリプトを作成します。
B) .whl ファイルを Databricks Git Repos に追加し、自動インストールを想定します。
C) プライベート PyPI リポジトリを設定し、pip インデックス URL 経由でインストールします。
D) PyYAML .whl ファイルをユーザーのホーム ディレクトリにアップロードし、クラスター スコープの init スクリプトを作成してインストールします。

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