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

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

データ エンジニアは、遅れて到着する重複レコードが表示される可能性があるパイプラインを構成しています。
バッチ内のレコードの重複排除に加えて、デルタ テーブルに挿入されるときに、データ エンジニアが以前に処理されたレコードに対してデータの重複排除を実行できるアプローチは次のどれですか。

A. 構成 delta.deduplicate = true を設定します。
B. Delta Lake スキーマの適用を利用して、重複レコードを防止します。
C. 一意のキーに対して一致する条件を使用して挿入のみのマージを実行します。
D. 一意のキーで完全外部結合を実行し、既存のデータを上書きします。
E. 各バッチが完了した後、Delta テーブルを VACUUM します。

Frage #2

Databricks で最も一般的なデータの場所の 2 つは、DBFS ルート ストレージと、dbutils.fs.mount() でマウントされた外部オブジェクト ストレージです。
次の記述のうち正しいものはどれですか?

A. マウントされたストレージ ボリュームには完全なパブリック読み取りおよび書き込み権限が必要であるため、DBFS ルートはデータを保存する最も安全な場所です。
B. Databricks ノートブックで %sh を使用する場合、DBFS ルートにもマウントされたストレージにもアクセスできません。
C. デフォルトでは、DBFS ルートとマウントされたデータ ソースの両方にアクセスできるのはワークスペース管理者のみです。
D. DBFS ルートはドライバーに接続された一時的なブロック ボリュームにファイルを保存し、マウントされたディレクトリはセッション間で保存されたデータを常に外部ストレージに保持します。
E. DBFS は、Unix ファイル システムと同様の構文と保証を使用して、オブジェクト ストレージに保存されているファイルとユーザーが対話できるようにするファイル システム プロトコルです。

Frage #3

データエンジニアは、組織のデータ保持ポリシーを永続的に遵守するために、Databricks の Delta テーブルで削除されたファイルを(デフォルトの 7 日間ではなく)15 日間継続的に保持するようにする必要があります。削除されたファイルのこの保持期間を正しく設定するコード スニペットはどれですか。

A. spark.sql("ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES
('delta.deletedFileRetentionDuration' = 'interval 15 days')")
B. spark.sql("VACUUM my_table RETAIN 15 HOURS")
C. from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/mnt/data/my_table")
deltaTable.deletedFileRetentionDuration = "interval 15 days"
D. spark.conf.set("spark.databricks.delta.deletedFileRetentionDuration", "15 days")

Frage #4

データエンジニアが構造化ストリーミングを使用して、ブロンズデルタテーブルからトランザクションデータを読み取っています。データに品質上の問題があり、トランザクション値が負になる場合があることが判明しました。その場合、行を別の隔離テーブルにルーティングする必要があります。正常なデータは下流のシステムで使用されるため、低レイテンシ要件が求められますが、不良データは定期的に分析されるのみで、本番環境への依存性はありません。隔離ジョブは、正常なデータに依存する本番環境プロセスに影響を与えないように実装する必要があり、ジョブのコストを最小限に抑える必要があります。これらの要件を満たすために、隔離プロセスはどのように実装すればよいでしょうか？

A. 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があります。コストを最小限に抑えるため、両方を同じクラスター上で別々のストリームとして実行する必要があります。
B. 既存の正常データ用ストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。データフレームに「quarantine」という新しいブール列を追加し、トランザクション値が0未満の場合はtrue、0以上の場合はfalseに設定する必要があります。すべてのデータをまとめて処理して保存することで、コストを削減できます。
C. 正常データ用の既存のストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。foreachBatch関数内でデータフレームをフィルタリングし、トランザクション値が0以上のレコードは正常データテーブルに、トランザクション値が0未満のレコードは隔離テーブルに書き込まれるようにします。foreachBatch関数内の書き込み処理の前後にTry/Catchを追加することで、ストリームが失敗しないようにすることができます。
D. 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があり、他のプロセスとコンピューティングリソースを共有しないようにする必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があり、コストを最小限に抑えるため、別の小規模なクラスターに実装し、1日に1回のみ実行する必要があります。

Frage #5

データチームは、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理する、追加専用のDelta Lakeパイプラインを実装しています。ソースデータのスキーマ変更がパイプラインを中断することなく自動的に反映されるようにしたいと考えています。Deltaテーブルにデータを書き込む際、どのような構成を使用すべきでしょうか？

A. 検証スキーマ = false
B. overwriteSchema = true
C. ignoreChanges = false
D. mergeSchema = true

Fragen und Antworten: