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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:

1. 夜間ジョブは、次のコードを使用して Delta Lake テーブルにデータを取り込みます。

パイプラインの次のステップでは、パイプラインの次のテーブルにまだ処理されていない新しいレコードを操作するために使用できるオブジェクトを返す関数が必要です。
どのコード スニペットがこの関数定義を完了しますか?
new_records() を定義します:

A) spark.readStream.load("bronze") を返します
B) spark.readStream.table("bronze") を返します
C)

D)

E) spark.read.option("readChangeFeed", "true").table("bronze") を返します

2. Unity Catalog でデータエンジニアリングワークスペースが自動的に有効化され、ワー​​クスペースカタログが作成されました。新しいチームメンバーから、デフォルトスキーマではテーブルを作成できるものの、同じワークスペースカタログ内の他のスキーマのテーブルにアクセスできないという報告がありました。なぜ新しいチームメンバーは他のスキーマのテーブルにアクセスできないのでしょうか？

A) ワークスペース カタログの権限は継承ルールの対象ではありません。
B) 他のスキーマのテーブルでは、新規ユーザーには自動的に付与されない追加のBROWSE権限が必要です。
C) 新しいユーザーには、デフォルトのスキーマに対する CREATE TABLE 権限のみが付与されます。
D) ワークスペース ユーザーに、USE CATALOG およびデフォルトのスキーマに対する特定の権限のみが付与されます。

3. 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) 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。
C) 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。
D) 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。
E) 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。

4. ある組織は、Webアプリケーションとモバイルアプリケーションから顧客データを処理しています。データには、氏名、メールアドレス、電話番号、位置情報履歴などが含まれます。データは、バッチファイル(SFTPから毎日)とストリーミングJSONイベント(Kafkaからリアルタイム)の両方で受信されます。
データ プライバシー ポリシーに準拠するには、次の要件を満たす必要があります。
- 電子メール、電話などの個人識別情報(PII)
番号および IP アドレスは保存前にマスクまたは匿名化する必要があります。
- バッチパイプラインとストリーミングパイプラインの両方で一貫したPIIを適用する必要がある
取り扱い。
- マスキング ロジックは監査可能かつ再現可能である必要があります。
- マスクされたデータは、ダウンストリーム分析に使用できる必要があります。
データ エンジニアは、バッチ モードとストリーミング モードの両方をサポートし、PII にデータ マスキングを適用し、監査の追跡可能性を維持する準拠データ パイプラインを Databricks 上でどのように設計すればよいでしょうか。

A) 系統追跡のために PII をマスクせずに Bronze に保存し、レポートに使用される Gold テーブルにマスキング ロジックを適用できるようにします。
B) Lakeflow 宣言型パイプラインを使用してバッチ データとストリーミング データの両方を取り込み、読み取り時に Unity カタログ列マスクを介してマスキングを適用して、取り込み中にデータが変更されないようにします。
C) バッチおよびストリーミング取り込みに Lakeflow 宣言型パイプラインを使用し、PII マスキング関数を定義して、Delta Lake に書き込む前の Bronze 取り込み中に適用します。
D) ノートブックを使用してバッチ データを読み込み、SQL ウェアハウスを使用してストリーミング データを取り込みます。Silver テーブルで Unity Catalog 列マスクを使用して、保存後にフィールドを編集します。

5. アナリティクスチームは、データエンジニアリングチームが作成した顧客トランザクションのDeltaテーブル(約200億レコード)に対して、Databricks SQLで短期的な実験を実行したいと考えています。データエンジニアリングチームは、ダウンタイムを最小限に抑え、進行中のETLプロセスに影響を与えないようにするために、どのような戦略を採用すべきでしょうか？

A) 分析チーム用にテーブルをディープクローンします。
B) 分析チーム用にテーブルを浅く複製します。
C) CTAS ステートメントを使用して分析チーム用の新しいテーブルを作成します。
D) 分析チームに本番環境テーブルへの直接アクセス権を付与します。

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