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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、ワークスペース内の既存のパイプライン設定をキャプチャし、それを使用してJSONファイルを作成し、バージョン管理して新しいパイプラインを作成する必要があります。データエンジニアは、Databricks CLIで構成されたWebターミナルにどのコマンドを入力すればよいでしょうか？

A) すべてのパイプラインの仕様を取得するには、リスト パイプラインを使用します。返された結果の解析からパイプライン仕様を取得し、これを使用してパイプラインを作成します。
B) get コマンドを使用して既存のパイプラインの設定を取得します。pipeline_id を削除してパイプラインの名前を変更します。これを create コマンドで使用します。
C) 既存のパイプラインを停止し、返された設定をリセットコマンドで使用します。
D) 既存のパイプラインのコピーを作成するには、alone コマンドを使用します。パイプラインの定義を取得するには、get JSON コマンドを使用します。これを git に保存します。

2. ジュニアデータエンジニアの1人が、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。イベントはデバイスごとに1分ごとに記録されます。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A) to_interval("event_time", "5 minutes").alias("time")
B) "event_time"
C) window("event_time", "5 minutes").alias("time")
D) lag("event_time", "10 minutes").alias("time")
E) window("event_time", "10 minutes").alias("time")

3. ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例：UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか？

A) Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する
B) 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする
C) Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする
D) Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする

4. あるデータアーキテクトは、Lakeの組み込みバージョン管理機能とタイムトラベル機能について耳にしました。監査目的で、顧客テーブルに表示されるすべての有効な住所を完全に維持する必要があります。
アーキテクトは、タイプ1のテーブルを実装し、既存のレコードを新しい値で上書きし、Delta Lakeのタイムトラベルを利用して長期監査をサポートすることに関心を持っています。プロジェクトのデータエンジニアは、タイプ2のテーブルの方がパフォーマンスとスケーラビリティが向上すると考えています。この決定において重要な情報はどれですか？

A) Delta Lake のタイムトラベルは、長期的なバージョン管理ソリューションを提供するためのコストや待ち時間が適切に拡張できません。
B) Delta Lake はタイプ 0 テーブルのみをサポートします。Delta Lake テーブルにレコードを挿入すると、そのレコードを変更することはできません。
C) シャロークローンをタイプ 1 テーブルと組み合わせて、長期的なバージョン管理の履歴クエリを高速化できます。
D) タイプ 1 の変更によりデータ ファイルが適切に変更されるため、Delta Lake タイム トラベルを使用してこれらのテーブルの以前のバージョンをクエリすることはできません。
E) タイプ 2 テーブルでは 1 回の更新で複数のフィールドを設定する必要があるため、クエリが部分的に完了した状態で失敗すると、データ破損が発生する可能性があります。

5. データ エンジニアは、Jobs API を使用して Databricks でのジョブの監視と回復を自動化したいと考えています。
すべてのジョブをリストし、失敗したジョブを特定して再実行する必要があります。データエンジニアはどのような順序でAPIアクションを実行すべきでしょうか？

A) jobs/get エンドポイントを使用してジョブの詳細を取得し、jobs/update を使用して失敗したジョブを再実行します。
B) jobs/cancel エンドポイントを使用して失敗したジョブを削除し、jobs/create を使用してジョブを再作成して、新しいジョブを実行します。
C) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/runs/list を使用してジョブの実行ステータスを確認し、jobs/run-now を使用して失敗したジョブを再実行します。
D) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/create エンドポイントを使用して新しいジョブを作成し、jobs/run-now を使用して新しいジョブを実行します。

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