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Easy to understand

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High passing rate

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Less time input

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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:

Question 1

ビジネスインテリジェンスチームは、小売業のストーリーに関する様々なサマリー指標を追跡するためのダッシュボードを設定しています。これには、前日の総売上に加え、様々な期間の合計と平均が含まれます。このダッシュボードに必要なフィールドのスキーマは次のとおりです。

需要予測のために、Lakehouseには、ほぼリアルタイムで増分更新されるすべての明細別売上の検証済みテーブルが含まれています。このテーブルはproducts_per_orderという名前で、以下のフィールドが含まれています。

長期的な売上動向に関するレポートは変動が少ないため、新しいダッシュボードを使用するアナリストはデータを1日に1回更新するだけで済みます。ダッシュボードは通常の営業日を通して多くのユーザーからインタラクティブにクエリされるため、結果が迅速に返され、各マテリアライズに関連する計算量全体が削減されます。
起こりうるコストを制御および制限しながら、エンドユーザーの期待を満たすソリューションはどれですか?

A. ダッシュボードが更新されるたびに、products_per_order に対して増分読み取りを実行するように webhook を構成します。
B. 必要な値を各更新で上書きされるテーブルとして保存するように夜間バッチ ジョブを構成して、ダッシュボードに入力します。
C. Structure Streaming を使用して、Databricks ノートブック内の products_per_order テーブルに対してライブ ダッシュボードを構成します。
D. products_per_order テーブルに対してビューを定義し、このビューに対してダッシュボードを定義します。
E. Delta Cache を使用して、products_per_order テーブルをメモリ内に保持し、クエリごとにダッシュボードを高速化します。

Question 2

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.

Question 3

以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

元のクエリに誤字があったことに気づき、以下のコードが実行されました。
テーブル prod.sales_by_stor を変更し、名前を prod.sales_by_store に変更します。
2 番目のコマンドを実行するとどのような結果が発生しますか?

A. メタストア内のテーブル参照が更新され、すべてのデータ ファイルが移動されます。
B. すべての関連ファイルとメタデータは、単一の ACID トランザクションで削除され、再作成されます。
C. メタストア内のテーブル参照が更新され、データは変更されません。
D. テーブル名の変更は Delta トランザクション ログに記録されます。
E. 名前を変更したテーブルに対して新しいデルタ トランザクション ログが作成されます。

Question 4

以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

次のクエリを考えてみましょう。
prod.sales_by_store テーブルを削除します
このステートメントがワークスペース管理者によって実行されると、どのような結果が発生しますか?

A. データは削除済みとしてマークされますが、Time Travel で回復可能です。
B. テーブルはカタログから削除され、データは削除されます。
C. Delta Lake では運用データの削除が禁止されているため、エラーが発生します。
D. テーブルはカタログから削除されますが、データはストレージに残ります。
E. COMMIT コマンドが実行されるまで何も起こりません。

Question 5

データパイプラインは、構造化ストリーミングを使用してKafkaからDelta Lakeにデータを取り込みます。データはBronzeテーブルに保存され、Kafka_generatedのタイムスタンプ、キー、値が含まれます。パイプラインの導入から3か月後、データエンジニアリングチームは、特定の時間帯にレイテンシが発生していることに気付きました。
シニアデータエンジニアがDelta Tableのスキーマと取り込みロジックを更新し、Apache Sparkによって記録された現在のタイムスタンプとKafkaのトピックおよびパーティションを追加します。チームは、追加されたメタデータフィールドを使用して、一時的な処理遅延を診断する予定です。
この問題を診断する際に、チームはどのような制限に直面するでしょうか?

A. テーブル スキーマを更新するには、追加されるファイルごとにデフォルト値を指定する必要があります。
B. 履歴レコードに対して新しいフィールドは計算されません。
C. テーブル スキーマを更新すると、Delta トランザクション ログ メタデータが無効になります。
D. 運用 Delta テーブルに新しいフィールドを追加することはできません。
E. Spark は、kafka ソースからトピック パーティション フィールドをキャプチャできません。

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