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

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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
データエンジニアは、分析と可視化のために、クラウドオブジェクトストレージからUnity Catalogで管理されるテーブルに大量の画像ファイル(JPEGとPNG)を取り込みたいと考えています。これらの画像を段階的にテーブルに取り込むために推奨される構成と方法は2つありますか？(2つ選択してください。)

A. ファイルをボリュームに移動し、SQL エディターで読み取ります。
B. Auto Loader を使用して、cloudFiles.format を "TEXT" に設定します。
C. pathGlobFilter オプションを使用して、画像ファイルのみを選択します (例: "*.jpg、*.png")。
D. Auto Loader を使用し、cloudFiles.format を "BINARYFILE" に設定します。
E. Auto Loader を使用し、cloudFiles.format を "IMAGE" に設定します。

Question #2
Delta Lake の最適化された書き込みについて説明している記述はどれですか。

A. ジョブ クラスターが終了する前に、最新のジョブ中に変更されたすべてのテーブルに対して OPTIMIZE が実行されます。
B. 書き込み前にシャッフルが発生し、データをグループ化しようとするため、各実行者がディレクトリ パーティションに基づいて複数のファイルを書き込む代わりに、ファイル数が減ります。
C. 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。はい、デフォルトの 1 GB に向けて OPTIMIZE ジョブが実行されます。
D. 最適化された書き込みでは、ディレクトリ パーティションではなく論理パーティションが使用され、パーティション境界はメタデータでのみ表され、書き込まれる小さなファイルが少なくなります。

Question #3
セキュリティチームは、顧客の個人情報(PII)データを含む顧客テーブルのデータ保護を強化したいと考えています。現地のポリシーに準拠するため、営業チームのメンバーは自分の地域の顧客のみを閲覧できるようにし、管理者以外のユーザーのメールアドレスはマスクする必要があります。Unity Catalogの行フィルターと列マスクを使用する場合、どのような実装方法を採用すべきでしょうか？

A. ユーザー領域に基づいて行フィルタリングを行い、グループ メンバーシップに基づいて列マスクを行う SQL UDF を作成し、ALTER TABLE SET ROW FILTER コマンドと ALTER COLUMN SET MASK コマンドを使用して適用します。
B. ALTER COLUMN SET MASK コマンドを使用して、リージョン フィルタリング用の動的な WHERE 句を含むビューを作成し、電子メール マスキング用の文字列置換関数を使用します。
C. 列マスクは同じテーブル上の行フィルターと組み合わせることができないため、ユーザー領域のみに基づいて SQL UDF を使用して行フィルターを実装し、DROP TABLE および CREATE TABLE SET ROW FILTER コマンドを使用してテーブルを再作成して適用します。
D. テーブル ACL を使用して、GRANT SELECT ON table_name WITH TAG コマンドでタグを使用してアクセスを制限し、ユーザーのリージョンに基づいて機密データに対してアプリケーション レベルのフィルタリングに依存します。

Question #4
データエンジニアリングチームは、レガシーHadoopプラットフォームからの移行を進めています。そのプロセスの一環として、パフォーマンス比較のためにストレージ形式を評価しています。レガシープラットフォームではORC形式とRCFile形式が使用されています。データのサブセットをDelta Lakeに変換したところ、クエリパフォーマンスが大幅に向上しました。調査の結果、Deltaテーブルからの読み取りクエリではシャッフルハッシュ結合が使用されているのに対し、レガシー形式のクエリではソートマージ結合が使用されていることがわかりました。Delta Lakeデータを読み取るクエリでは、スキャンするデータ量も少なくなっています。クエリパフォーマンスの違いは、どのような理由によるものと考えられますか？

A. シャッフル ハッシュ結合は常にソート マージ結合よりも効率的です。
B. Delta Lake は、ベクトル化された Parquet リーダーを使用してデータのスキップとファイルのプルーニングを可能にします。
C. ORC テーブルに対するクエリでは、動的データ スキップ最適化は活用されましたが、動的ファイル プルーニング最適化は活用されませんでした。
D. Delta Lake テーブルに対するクエリでは、動的なファイル プルーニングの最適化を活用できました。

Question #5
Databricksジョブは3つのタスクで構成されており、それぞれがDatabricksノートブックです。タスクAは他のタスクに依存しません。タスクBとCは並列実行され、それぞれがタスクAに対して順次依存関係を持ちます。
スケジュールされた実行中にタスク A が失敗した場合、この実行の結果を説明するステートメントはどれですか。

A. タスク B と C は構成どおりに実行しようとします。タスク A で行われた変更は、タスクの失敗によりロールバックされます。
B. タスク B と C はスキップされます。タスク A で表現された一部のロジックは、タスクが失敗する前にコミットされている可能性があります。
C. タスク B と C はスキップされます。ステージの失敗のため、タスク A は変更をコミットしません。
D. すべてのタスクが正常に完了しない限り、変更は Lakehouse にコミットされません。タスク A が失敗したため、すべてのコミットは自動的にロールバックされます。
E. すべてのタスクは依存関係グラフとして管理されるため、すべてのタスクが正常に完了するまで、変更は Lakehouse にコミットされません。

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