Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)
Certification Provider: Databricks
Corresponding Certification: Databricks Certification
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Production Pipelines and Orchestration | - Databricks Workflows - Error handling and recovery strategies - Job scheduling and monitoring |
| Topic 2: Data Modeling and Transformation | - Spark SQL transformations - Dimensional modeling concepts - Performance optimization techniques |
| Topic 3: Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Workspace and cluster architecture |
| Topic 4: Delta Lake and Data Management | - Schema evolution and enforcement - Time travel and versioning - Delta Lake transactions and ACID properties |
| Topic 5: Data Ingestion and Processing | - ETL pipeline design patterns - Structured Streaming fundamentals - Batch and streaming ingestion with Auto Loader |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
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. 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。
- B. 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。
- C. 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。
- D. 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。
Correct Answer: B 🗳️
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トランザクションテーブルは、product_id、user_id、event_date列に基づいてリキッドクラスター化されています。どの操作がクラスターオンライトをサポートしていませんか？
- A. spark.writestream.format('delta').mode('append')
- B. CTAS and RTAS statements
- C. spark.write.format('delta').mode('append')
- D. INSERT INTO operations
Correct Answer: A 🗳️
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ある企業では、タスクの最新ステータスを追跡するタスク管理システムを導入しています。このシステムはタスクイベントを入力として受け取り、Lakeflow Declarative Pipelines を使用してほぼリアルタイムでイベントを処理します。タスクが作成されるか、タスクステータスが変更されると、新しいタスクイベントがシステムに取り込まれます。Lakeflow Declarative Pipelines は、BI ユーザーがクエリを実行できるストリーミングテーブル (tasks_status) を提供します。
表はすべてのタスクの最新のステータスを表し、5 つの列が含まれます。
task_id(タスクごとに一意)
タスク名
タスクオーナー
タスクステータス
タスクイベント時間
テーブルでは、削除ベクトル、行追跡、変更データ フィード (CDF) の 3 つのプロパティが有効になります。
データ エンジニアは、静的ディメンション テーブル (従業員) から検索できる task_owner の部門を表す 1 つの列を追加することで、tasks_status テーブルをほぼリアルタイムで拡充するための新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成するように求められています。
この強化はどのように実装する必要がありますか?
- A. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数をオプション readChangeFeed とともに使用して、tasks_status テーブル CDF を読み取り、employee テーブルで拡充し、結果テーブルとして新しいストリーミング テーブルを作成し、apply_changes() 関数を使用して拡充された CDF からの変更を処理します。
- B. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
- C. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。read() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果をマテリアライズド ビューに保存します。
- D. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を skipChangeCommits オプションとともに使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
Correct Answer: A 🗳️
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複雑なワークロードを監視する場合、クエリプランを確認できることは、ワークロードの動作を理解する上で非常に重要です。クエリプランの可視化はどこで確認できますか？
- A. Spart UIのジョブタブの下
- B. Spark UIのSQL/DataFrameタブの下
- C. クエリプロファイラのステージタブ
- D. クエリプロファイラのクエリソースの下
Correct Answer: B 🗳️
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データ アーキテクトは、Lakehouse 内のすべてのテーブルを外部 (「管理されていない」とも呼ばれる) Delta Lake テーブルとして構成することを義務付けています。
この要件を確実に満たすには、どのようなアプローチが有効でしょうか?
- A. データベースを作成するときは、LOCATION キーワードが使用されていることを確認してください。
- B. ワークスペースを構成するときは、外部クラウド オブジェクト ストレージがマウントされていることを確認してください。
- C. すべてのテーブル ストレージに対して外部データ ウェアハウスを構成する場合は、すべての ELT に Databricks を活用します。
- D. テーブルを作成するときは、CREATE TABLE ステートメントで EXTERNAL キーワードが使用されていることを確認します。
- E. データをテーブルに保存するときは、Delta 形式とともに完全なファイル パスが指定されていることを確認してください。
Correct Answer: D 🗳️
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