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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs |
| Topic 2: Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning |
| Topic 3: Debugging and Deploying | 10% | - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines |
| Topic 4: Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata |
| Topic 5: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions |
| Topic 6: Data Sharing and Federation | 5% | - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access |
| Topic 7: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming - Handle incremental and batch data loads |
| Topic 8: Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications |
| Topic 9: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards |
| Topic 10: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. データ エンジニアリング チームは次のコードを管理しています。
このコードが論理的に正しい結果を生成し、ソース テーブル内のデータが重複排除され検証されていると仮定すると、このコードを実行すると何が起こるかを説明するステートメントはどれですか。
A) enriched_itemized_orders_by_account テーブルは、結合ロジックで参照される 3 つのテーブルのそれぞれにある現在の有効なデータ バージョンを使用して上書きされます。
B) バッチ ジョブは、accountID を主キーとして使用して、enriched_itemized_orders_by_account テーブルを更新し、テーブルの現在のバージョンとは異なる値を持つ行のみを置き換えます。
C) enriched_itemized_orders_by_account がクエリされるまで計算は行われません。クエリの具体化時に、結合ロジックで参照される 3 つのテーブルのそれぞれにある現在の有効なデータ バージョンを使用して結果が計算されます。
D) 増分ジョブは、いずれかのソース テーブルに新しい行が書き込まれたかどうかを検出します。新しい行が検出されると、すべての結果が再計算され、enriched_itemized_orders_by_account テーブルを上書きするために使用されます。
E) 増分ジョブは状態ストアの情報を活用して、ソース テーブル内の結合されていない行を識別し、これらの行を enriched_iteinized_orders_by_account テーブルに書き込みます。
2. ビューは次のコードで登録されます。
ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?
A) ビューが定義されると結果が計算され、キャッシュされます。これらのキャッシュされた結果は、新しいレコードがソース テーブルに挿入されるたびに増分更新されます。
B) ビューが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルを結合した結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、ビューがクエリされたときに返されます。
C) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
D) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
3. Spark へのデータの取り込み時に Spark パーティションのサイズに直接影響する構成パラメータはどれですか?
A) spark.sql.files.maxPartitionBytes
B) spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
C) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes
D) spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum
E) spark.sql.files.openCostInBytes
4. DevOpsチームは、Jobs UIを使用して毎日実行するようにスケジュールされたノートブックのコレクションとして、本番環境ワークロードを構成しました。チームに新しく加わったデータエンジニアが、本番環境のロジックを確認するために、これらのノートブックの1つへのアクセスを要求しました。本番環境のコードやデータに誤って変更を加えずに、ユーザーに付与できるノートブック権限の最大レベルはどれくらいでしょうか？
A) 管理できる
B) 読み取り可能
C) 実行可能
D) 編集可能
5. 本番環境にデプロイされた構造化ストリーミングジョブで、ピーク時に遅延が発生しています。現在、通常の実行時には、各マイクロバッチのデータ処理時間は3秒未満です。しかし、ピーク時には各マイクロバッチの実行時間が非常に不安定になり、30秒を超えることもあります。ストリーミング書き込みのトリガー間隔は現在10秒に設定されています。
他のすべての変数を一定に保ち、レコードを 10 秒以内に処理する必要があると仮定すると、どの調整が要件を満たすでしょうか。
A) チェックポイント ディレクトリを変更せずにトリガー間隔を変更することはできません。現在のストリーム状態を維持するには、シャッフル パーティションの数を増やして並列処理を最大化します。
B) トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、アイドル状態の実行プログラムは、前のバッチで実行時間が長いタスクが終了している間に、次のバッチの処理を開始できます。
C) トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、レコードのバックアップや大きなバッチによるスピルの発生を防ぐことができます。
D) トリガー 1 回オプションを使用し、10 秒ごとにクエリを実行するように Databricks ジョブを構成します。これにより、バックログされたすべてのレコードが各バッチで処理されるようになります。
E) トリガー間隔を 30 秒に増やします。レコードがドロップされないようにするには、トリガー間隔を各バッチの最大実行時間に近い値に設定するのが常にベスト プラクティスです。
Solutions:
| Question # 1 Answer: A | Question # 2 Answer: D | Question # 3 Answer: A | Question # 4 Answer: B | Question # 5 Answer: C |
