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

1. データエンジニアリングチームのジュニアメンバーが、Databricksノートブックの言語相互運用性について調査しています。以下のコードの目的は、geo_lookupテーブルに含まれるアフリカ大陸の国々で発生したすべての売上のビューを登録することです。
コードを実行する前に、現在のデータベースで SHOW TABLES を実行すると、データベースには geo_lookup と sales の 2 つのテーブルのみが含まれていることがわかります。

インタラクティブ ノートブックでこれらのコマンド セルを順番に実行した結果を正しく説明している記述はどれですか。

A) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は文字列のリストを含む Python 変数になります。
B) コマンド1は成功します。コマンド2は、アクセス可能なすべてのデータベースでcountries afという名前のテーブルまたはビューを検索します。このエンティティが存在する場合、コマンド2は成功します。
C) どちらのコマンドも失敗します。新しい変数、テーブル、ビューは作成されません。
D) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は PySpark DataFrame を表す Python 変数になります。
E) どちらのコマンドも成功します。show tablesを実行すると、countries atとsales atがビューとして登録されていることが確認できます。

2. 上流システムは、特定のデータバッチの日付をパラメータとしてDatabricks Jobs APIに渡すように構成されています。スケジュール対象のノートブックは、このパラメータを使用して、以下のコードでデータを読み込みます。
df = spark.read.format("parquet").load(f"/mnt/source/(date)")
上記のコード ブロックで使用されている日付 Python 変数を作成するには、どのコード ブロックを使用する必要がありますか?

A) date = spark.conf.get("date")
B) dbutils.widgets.text("date", "null")
date = dbutils.widgets.get("date")
C) input_dict = input()
date= input_dict["date"]
D) import sys
date = sys.argv[1]
E) date = dbutils.notebooks.getParam("date")

3. 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。

4. データエンジニアは、大規模なETLパイプライン向けにDatabricks CLIを使用してクラスターを作成したいと考えています。クラスターには5つのワーカーとi3.xlargeタイプのドライバー1つ、そして「14.3.x-scala2.12」ランタイムを使用する必要があります。データエンジニアはどのコマンドを使用すべきでしょうか？

A) databricks compute add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
B) databricks clusters create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name DataEngineer_cluster
C) databricks compute create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name Data Engineer_cluster
D) databricks clusters add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster

5. データエンジニアは、共同ワークスペース内のDatabricksジョブのACLを構成する際に、最小権限の原則を適用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) 各ジョブでの役割に必要な最小限の権限レベル (例: CAN RUN または CAN VIEW) のみをユーザーに割り当てます。
B) アクセスの問題を回避するために、すべてのユーザーにすべてのジョブに対する CAN MANAGE 権限を付与します。
C) フォルダー レベルの権限のみを使用し、個々のジョブに権限を設定することは避けてください。
D) すべてのユーザーに CAN RUN 権限を付与し、単一の管理グループに CAN MANAGE 権限を付与します。

Fragen und Antworten: