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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. Spark ドライバーの log4j 出力を解析するときに、テキストの重要な領域を識別するために使用できるテクノロジは次のどれですか。

A) pyspsark.ml.feature
B) Scala Datasets
C) C++
D) Regex
E) Julia

2. データ エンジニアは、ストリーミング注文データを処理するための Lakeflow 宣言型パイプラインを設計しています。
パイプラインはオートローダーを使用してデータを取り込み、customer_idとamountが0より大きいことを確認することでデータ品質を強化する必要があります。無効なレコードは削除する必要があります。Lakeflowの宣言型パイプライン構成のうち、Pythonを使用してこの要件を実装できるものはどれですか？

A) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")
B) @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect("valid_amount", "amount > 0")
)
C) @dlt.table
@dlt.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")
D) @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
)

3. Lakeflow 宣言型パイプラインの運用面は、Spark Structured Streaming とどう違うのでしょうか?

A) Lakeflow 宣言型パイプラインはスキーマの進化を自動的に処理しますが、構造化ストリーミングでは常に手動のスキーマ管理が必要です。
B) Lakeflow 宣言型パイプラインは Delta Lake 形式に書き込むことができますが、構造化ストリーミングは書き込むことができません。
C) 構造化ストリーミングは継続的なデータ ストリームを処理できますが、Lakeflow 宣言型パイプラインは処理できません。
D) Lakeflow 宣言型パイプラインはマルチステージ パイプラインのオーケストレーションを自動的に管理しますが、構造化ストリーミングでは複雑な依存関係のために外部オーケストレーションが必要です。

4. 運用ワークロードは、外部の変更データキャプチャフィードからの更新を、常時稼働の構造化ストリームジョブとして Delta Lake テーブルに段階的に適用します。このテーブルのデータが最初に移行された際に、OPTIMIZE が実行され、ほとんどのデータファイルのサイズが 1 GB に変更されました。ストリーミング運用ジョブでは、自動最適化と自動圧縮の両方がオンになっていました。最近のデータファイルのレビューでは、テーブル内の各パーティションには少なくとも 1 GB のデータが含まれており、テーブル全体のサイズは 10 TB を超えているにもかかわらず、ほとんどのデータファイルは 64 MB 未満であることがわかりました。
ファイル サイズが小さくなる理由として考えられるのは次のうちどれでしょうか?

A) テーブルで計算されたZオーダーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。C テーブルで計算されたブルームフィラーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。
B) Databricks は、各パーティションのデータ量に基づいて、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
C) Databricks は、MERGE 操作の所要時間を短縮するために、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
D) Databricks は、テーブル内のデータの全体的なサイズに基づいて、ターゲット ファイルのサイズを小さくするように自動調整しました。

5. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットを、ターゲット部分ファイルサイズ512MBでParquetに書き出す必要があります。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
B) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。
C) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
E) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512)を計算し、parquet に書き込みます。

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