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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. プラットフォームエンジニアは、すべてのワークスペースにおけるSKU階層別に分類されたリソース消費量をレポートする必要があります。エンジニアは、system.billing.usageシステムテーブルを使用してクエリを作成することにしました。製品ごとの日次使用量を正確に返すSQLクエリはどれですか？

A)

B)

C)

D)

2. データ エンジニアが次の PySpark コードを実行しようとしています。
df = spark.read.table("売上")
結果 = df.groupBy("地域").agg(合計("収益"))
しかし、実行プランを調べて Spark ジョブをプロファイリングすると、集約フェーズで過度のデータ シャッフルが発生していることがわかります。
groupBy 集計操作中のシャッフルを減らすには、どの手法を適用する必要がありますか?

A) 集約後に coalesce() を使用します。
B) 集約前にリージョンごとに再パーティション化します。
C) ブロードキャスト参加を使用します。
D) DataFrame df をキャッシュします。

3. データエンジニアは、医療費請求データを処理するためのLakeflow宣言型パイプラインを構築しています。メタデータJSONファイルには、複数のテーブルのデータ品質ルールが定義されています。これには以下が含まれます。
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
パイプラインは、ルールをハードコーディングせずに、これらのルールをクレーム テーブルに動的に適用する必要があります。
データエンジニアはこれをどのように実現すべきでしょうか?

A) JSON ファイル パスを参照する SQL CONSTRAINT ブロックを使用します。
B) メタデータ ルールに照らしてレコードを検証するために外部 API を呼び出します。
C) JSON メタデータを読み込み、そのエントリをループし、dlt.expect_all を使用して期待値を適用します。
D) テーブル宣言で、@dlt.expect デコレータを使用して各期待値を参照します。

4. データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。
以下のコードでは、Impressionsはウォーターマーク(「event_time」、「10 minutes」)付きのストリーミングデータフレームです。

データ エンジニアは、クエリの速度が大幅に低下していることに気付きました。
どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?

A) イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime かつ clickTime <= impressionTime 間隔 1 時間
B) イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime - 間隔 3 時間、透かしを削除
C) イベント時間制約に参加: clickTime + 3 時間 < impressionTime - 2 時間
D) イベント時間制約での結合: clickTime == impressionTime を leftOuter 結合で使用

5. データエンジニアは、S3バケットに保存された患者の診療データを一括処理するシステムを設計しており、encounter_id、patient_id、encounter_date、diagnostic_code、treatment_costという列を持つDeltaテーブル(patient_encounters)を作成しています。このテーブルはpatient_idとencounter_dateで頻繁にクエリされるため、高速なパフォーマンスが求められます。きめ細かなアクセス制御を適用する必要があります。エンジニアはメンテナンスを最小限に抑え、パフォーマンスを向上したいと考えています。データエンジニアはpatient_encountersテーブルをどのように作成すればよいでしょうか？

A) Unity Catalog にマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定し、OPTIMIZE コマンドと VACUUM コマンドを毎日実行するジョブをスケジュールして、最高のパフォーマンスを実現します。
B) Unity Catalog にマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定し、予測最適化を利用してクエリパフォーマンスを向上させ、メンテナンスを簡素化します。
C) Hiveメタストアにマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のためのHiveメタストア権限を設定し、予測最適化を利用してクエリパフォーマンスを向上させ、メンテナンスを簡素化します。
D) Unity Catalog に外部テーブルを作成し、データファイルの S3 の場所を指定します。テーブルプロパティを通じて予測最適化を有効にし、アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定します。

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