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

1. データエンジニアは、Databricks 間のシナリオにおいて読み取りパフォーマンスを最適化するために、Delta Sharing を設定しようとしています。受信者は、共有された売上データに対してタイムトラベルクエリとストリーミング読み取りを実行する必要があります。これらの機能を有効にしながら最適なパフォーマンスを実現するには、どの構成が最適でしょうか？

A) 履歴付きでテーブルを共有し、テーブルでパーティションが有効になっていないことを確認し、共有する前に CDF を有効にします。
B) 履歴なしでテーブルを共有し、パーティション分割を有効にしてクエリのパフォーマンスを向上させます。
C) 履歴なしでスキーマ全体を共有し、パフォーマンスのために受信者側のキャッシュに依存します。
D) パフォーマンスを向上させるには、Databricks 間の共有ではなくオープン共有プロトコルを使用します。

2. ユーザーからのコンテンツ投稿に関するメタデータを表す Delta Lake テーブルのスキーマは次のとおりです。
user_id LONG、post_text STRING、post_id STRING、経度 FLOAT、
緯度 FLOAT、投稿時刻 TIMESTAMP、日付 DATE
このテーブルは日付列でパーティション分割されています。次のフィルターを使用してクエリを実行します。
経度 < 20 & 経度 > -20
データがどのようにフィルタリングされるかを説明した記述はどれですか?

A) デルタ ログの統計は、フィルター処理された範囲内のレコードを含む可能性のあるデータ ファイルを識別するために使用されます。
B) Delta Engine は parquet ファイルのフッターをスキャンして、フィルター条件を満たす各行を識別します。
C) Delta Engine は、トランザクション ログ内の行レベルの統計を使用して、フィルター条件を満たすフライを識別します。
D) デルタ ログの統計は、フィルターされた範囲内のファイルが含まれる可能性のあるパーティションを識別するために使用されます。
E) オプティマイザーはパーティション列と経度の関係を認識していないため、ファイルのスキップは発生しません。

3. データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipeline の AUTO CDC API を使用して、ソーステーブル (orders_source) からターゲットテーブル (orders_target) への削除処理を伝播させています。ソーステーブルでは変更データフィード (CDF) が有効になっていますが、上流の遅延により、一部の削除イベントが順序どおりに配信されません。AUTO CDC API は、順序どおりに配信されないイベントが発生しても、削除処理が正しく適用されることを内部的にどのように保証しているのでしょうか？

A) イベントを順序付けるために sequence_by を使用し、古いシーケンスが処理されるまで削除された行の tombstone を保持します。
B) ターゲット テーブルで VACUUM を実行し、競合するレコードを消去します。
C) 変更を適用する前に、受信イベントをタイムスタンプで手動で並べ替えます。
D) 同じキーの更新後に削除が行われた場合は無視されます。

4. データガバナンスチームは、個人識別情報(PH)を含むすべてのテーブルに明確な注釈を付けるという要件を制定しました。これには、列コメント、テーブルコメントの追加、カスタムテーブルプロパティ「contains_pii」をtrueに設定することが含まれます。
新しいテーブルを作成するには、次の SQL DDL ステートメントが実行されます。

これら 3 つの要件が満たされていることを手動で確認できるコマンドはどれですか?

A) SHOW TBLPROPERTIES dev.pii テスト
B) SHOW TABLES dev
C) DETAIL dev.pii テスト
D) 履歴の説明 dev.pii テスト
E) 拡張dev.piiテストの説明

5. データエンジニアが、ソースからのCDC(変更データキャプチャ)データを処理するために、Lakeflow宣言型パイプラインを設定しています。ソースイベントは順序どおりに到着しないことがあり、同じupdate_timestampで異なるupdate_sequence_idを持つ複数の更新が発生することがあります。
イベントが正しく順序付けられていることを確認するために、データ エンジニアは何をすべきでしょうか?

A) dropDuplicates() を使用して、LDP 内の順序が正しくないレコードや重複したレコードを削除します。
B) AUTO CDC API で SEQUENCE BY STRUCT(event_timestamp, update_sequence_id) を使用します。
C) ウィンドウ関数を使用して、同じパーティション内、つまり LDP パイプライン内の update_timestamp 内の update_sequence_id をソートします。
D) AUTO CDC API で track_history_column_list を [event_timestamp, event_id] に設定します。

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