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

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1. Databricks CLIは、job_idパラメータを渡すことで既存のジョブの実行をトリガーするために使用されます。ジョブ実行リクエストが正常に送信されたことを示す応答には、run_idフィールドが含まれます。
このフィールドの横にある数字が何を表しているかを説明している文はどれですか。

A) このフィールドにはjob_idが返されます。
B) ワークスペース内でジョブ定義が実行された回数。
C) ワークスペースで実行されたジョブの合計数。
D) job_id とジョブの実行回数が連結されて返されます。
E) 新しくトリガーされた実行のグローバルに一意の ID。

2. 現在アクティブなクラスター内のすべてのノードに、ノートブック レベルのスコープを持つ Python パッケージをインストールする方法は何ですか?

A) ノートブックのセルで &sh install を使用する
B) ノートブックのセルで &Pip install を使用する
C) クラスターUIを使用してPyPiからライブラリをインストールする
D) ノートブックのセットアップスクリプトで source env/bin/activate を実行します。

3. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

4. ユーザーのコンテンツに関するメタデータを表す Delta Lake テーブルのスキーマは次のとおりです。
user_id LONG、post_text STRING、post_id STRING、longitude FLOAT、latitude FLOAT、post_time TIMESTAMP、date DATE 上記のスキーマに基づいて、Delta テーブルをパーティション分割するのに適した列はどれですか。

A) ユーザーID
B) 日付
C) 投稿時間
D) 投稿ID
E) 緯度

5. データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipeline の AUTO CDC API を使用して、ソーステーブル (orders_source) からターゲットテーブル (orders_target) への削除処理を伝播させています。ソーステーブルでは変更データフィード (CDF) が有効になっていますが、上流の遅延により、一部の削除イベントが順序どおりに配信されません。AUTO CDC API は、順序どおりに配信されないイベントが発生しても、削除処理が正しく適用されることを内部的にどのように保証しているのでしょうか？

A) 変更を適用する前に、受信イベントをタイムスタンプで手動で並べ替えます。
B) ターゲット テーブルで VACUUM を実行し、競合するレコードを消去します。
C) イベントを順序付けるために sequence_by を使用し、古いシーケンスが処理されるまで削除された行の tombstone を保持します。
D) 同じキーの更新後に削除が行われた場合は無視されます。

질문과 대답: