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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

データチームは、カーディナリティの高い列を持つ、既存の大規模で急成長中のテーブル「orders」の最適化に取り組んでいます。このテーブルでは、データの偏りが大きく、頻繁な同時書き込みが必要になります。チームは、「user_id」、「event_timestamp」、「product_id」列が分析クエリやフィルターで頻繁に使用されていることに気づきました。ただし、これらのキーは、将来、ビジネス要件の変化により変更される可能性があります。即時のデータスキップ、時間の経過に伴う増分管理、そして柔軟性を実現するために、テーブルを最適化するには、どのようなパーティション分割戦略を選択すべきでしょうか？

A. テーブルを分割した後、Zオーダーを使用します: OPTIMIZE orders ZORDER BY (user_id, product_id) WHERE event_timestamp = current date () - 1 DAY
B. OPTIMIZE 命令でテーブルを Z 順序付けします。ZORDER BY (user_id, product_id, event_timestamp)
C. テーブルをクラスタ化します: ALTER TABLE orders CLUSTER BY user_id, product_id, event_timestamp
D. テーブルをパーティション分割します: ALTER TABLE orders PARTITION BY user_id, product_id, event_timestamp

Question 2

データエンジニアはSparkのMEMORY_ONLYストレージレベルを使用しています。キャッシュされたテーブルのパフォーマンスが最適ではないことを示す指標として、データエンジニアはSpark UIの「ストレージ」タブでどの指標を確認すべきでしょうか？

A. ディスク上のサイズがメモリ内のサイズより小さい
B. ディスク上のサイズは> 0です
C. キャッシュされたパーティションの数 > Sparkパーティションの数
D. オンヒープメモリ使用量がオフヒープメモリ使用量の75%以内です
E. RDDブロック名にキャッシュ失敗を示す「」アノテーションが含まれていました

Question 3

天気記録の Delta テーブルは日付ごとにパーティション分割されており、以下のスキーマを持ちます。
日付 DATE、デバイスID INT、温度 FLOAT、緯度 FLOAT、経度 FLOAT
北極圏内のすべてのレコードを検索するには、以下のフィルターを使用してクエリを実行します。
緯度 > 66.3
Delta エンジンがロードするファイルを識別する方法について説明している記述はどれですか。

A. Hiveメタストアは緯度列の最小および最大統計をスキャンします。
B. すべてのレコードは接続されたストレージにキャッシュされ、その後フィルターが適用されます
C. Deltaログをスキャンして、緯度列の最小値と最大値の統計を取得します。
D. すべてのレコードは運用データベースにキャッシュされ、その後フィルターが適用されます。
E. Parquetファイルのフッターをスキャンして、緯度列の最小値と最大値の統計を取得します。

Question 4

マーケティング チームは集計テーブルで営業組織とデータを共有したいと考えていますが、両チームが使用するフィールド名が一致しておらず、マーケティング固有のフィールドの多くが営業組織で承認されていません。
シンプルさを重視しながら状況に対処するソリューションは次のどれですか?

A. 営業チームに承認されたフィールドのみを選択してマーケティング テーブルにビューを作成し、営業命名規則に標準化する必要があるフィールドの名前をエイリアスします。
B. 必要なスキーマを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake の DEEP CLONE 機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
C. CTAS ステートメントを使用して、マーケティング テーブルから派生テーブルを作成し、変更を伝播するための本番環境を構成します。
D. マーケティング チームに結果を CSV としてダウンロードし、営業組織に電子メールで送信するよう指示します。
E. 現在の運用パイプラインに並列テーブル書き込みを追加し、マーケティング テーブルから必要に応じて変化する新しい販売テーブルを更新します。

Question 5

データエンジニアは、Databricks 間のシナリオにおいて読み取りパフォーマンスを最適化するために、Delta Sharing を設定しようとしています。受信者は、共有された売上データに対してタイムトラベルクエリとストリーミング読み取りを実行する必要があります。これらの機能を有効にしながら最適なパフォーマンスを実現するには、どの構成が最適でしょうか？

A. 履歴付きでテーブルを共有し、テーブルでパーティションが有効になっていないことを確認し、共有する前に CDF を有効にします。
B. 履歴なしでテーブルを共有し、パーティション分割を有効にしてクエリのパフォーマンスを向上させます。
C. 履歴なしでスキーマ全体を共有し、パフォーマンスのために受信者側のキャッシュに依存します。
D. パフォーマンスを向上させるには、Databricks 間の共有ではなくオープン共有プロトコルを使用します。

Solutions: