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

1. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、ユーザーのレコード削除を審査しています。削除リクエストをuser_lookupテーブルからユーザー集計テーブルに反映させるため、以下のロジックが実装されています。

user_id が一意の識別キーであり、削除を要求したすべてのユーザーが user_lookup テーブルから削除されていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、user_aggregates テーブルから削除されるレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由はどれですか。

A) いいえ。変更データ フィードは挿入と更新のみを追跡し、削除されたレコードは追跡しません。
B) はい。Delta Lake ACID 保証により、DELETE コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。
C) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、BACUM コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを削除するまで、タイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。
D) はい。変更データ フィードは外部キーを使用して、Lakehouse 全体での削除の一貫性を確保します。
E) いいえ。Delta Lake の DELETE コマンドは、MERGE INTO コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。

2. ビューの更新は、顧客テーブルに挿入または更新される新しく取り込まれたすべてのデータの増分バッチを表します。
これらのレコードを処理するには、次のロジックが使用されます。

この実装について説明している記述はどれですか?

A) 顧客テーブルはタイプ 0 テーブルとして実装されており、すべての書き込みは既存の値を変更せずに追加のみで行われます。
B) 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されており、古い値は上書きされ、新しい顧客が追加されます。
C) 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されています。古い値は維持されますが、最新ではないとマークされ、新しい値が挿入されます。
D) 顧客テーブルはタイプ 3 テーブルとして実装されており、古い値は現在の値と一緒に新しい列として維持されます。
E) 顧客テーブルはタイプ 1 テーブルとして実装されており、古い値は新しい値によって上書きされ、履歴は保持されません。

3. データエンジニアは、サードパーティが提供するREST APIエンドポイントから、異なるレポートタイプを指定して複数のPDFファイルをダウンロードするジョブを実装しています。REST APIは時間がかかり、断続的にエラーが発生するため、エンジニアは各ダウンロードアクティビティを追跡して失敗を把握し、部分的に再試行することで、スケーラブルなスループットを実現したいと考えています。エンジニアは10種類のレポートをダウンロードする必要があり、そのリストは時間の経過とともに変更される可能性があります。データエンジニアはどのようにこれを実現すればよいでしょうか？

A) ノートブック内にリスト変数を定義し、レポートの種類をループしてダウンロードし、ダウンロード結果を出力します。ノートブックタスクとして実行します。
B) レポート タイプのリストを入力として、foreach タスクを使用します。
C) Delta Lake テーブルを使用して、各レポートのダウンロード ステータスを 10 行として追跡し、それをソース テーブルとして使用して、ダウンロード機能を Pandas UDF として実行します。
D) どのレポートのダウンロードが失敗したかを明確に追跡するための 10 個のノートブック タスクを定義します。

4. データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？

A) ワーカー ログにはすべてのタスクとクラスター イベントの stdout/stderr が含まれているため、Spark UI からワーカー ログを直接ダウンロードし、ドライバー ログは無視します。
B) ノートブックの対話型デバッガーを使用して、マルチタスク ジョブ全体を再実行し、失敗したタスクのステップスルー トレースをキャプチャします。
C) ジョブ実行の詳細ページから、ジョブのログをエクスポートするか、ログ配信を構成します。次に、コンピューティングの詳細ページからコンピューティング ドライバー ログとイベント ログを取得して、stdout/stderr をクラスター イベントと関連付けます。
D) ノートブックの実行結果を HTML にエクスポートします。このバンドルには、すべてのタスクにわたる完全な stdout、stderr、およびクラスター イベント履歴が含まれます。

5. データエンジニアは、databricks.yml で複数のターゲットを指定して Databricks アセットバンドルを設定し、本番環境ワークスペースにデプロイしました。デプロイを検証するには、prod ターゲットのコンテキスト内で my_project_job というジョブを呼び出す必要があります。
ジョブが既にデプロイされていると仮定すると、ターゲット固有の設定が尊重されていることを確認しながら、ジョブの実行をトリガーする必要があります。どのコマンドでジョブの実行をトリガーしますか？

A) databricks run my_project_job -t prod
B) databricks job run my_project_job --env prod
C) databricks bundle run my_project_job -t prod
D) databricks execute my_project_job -e prod

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