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

1. データチームは、Databricks で毎日のマルチタスク ETL パイプラインを自動化しています。このパイプラインには、生データを取り込むためのノートブック、データ変換のための Python Wheel タスク、集計を更新するための SQL クエリが含まれています。パイプラインをプログラムでトリガーし、GUI で過去の実行を確認したいと考えています。タスクが失敗した場合は再試行し、失敗したタスクがあれば関係者にメールで通知する必要があります。これらの要件を満たす 2 つのアプローチはどれですか？(2 つ選択してください。)

A) dbutils.notebook.run() を使用して各ステップを呼び出す単一のオーケストレーター ノートブックを作成し、そのノートブックのジョブを定義して、ノートブック レベルで再試行と通知を構成します。
B) REST API エンドポイント /jobs/runs/submit を使用して、各タスクを個別のジョブ実行として個別にトリガーし、オーケストレーターでカスタム ロジックを使用して再試行を実装します。
C) Databricks Asset Bundles (DAB) を使用してワークフローをデプロイし、ワークスペース内の各タスクのノートブックまたはスクリプト パスを参照して個々のタスクを直接トリガーします。
D) UI、Databricks Asset Bundles (DAB)、またはJobs REST API (/jobs/create) を使用して、ノートブック、Python Wheel、SQLタスクを含むマルチタスクジョブを作成します。ジョブ定義で、タスクレベルの再試行とメール通知を設定します。
E) Databricks Jobs REST API (/jobs/run-now)、CLI (databricks jobs run-now)、またはいずれかの Databricks SDK を使用して、プログラムによってジョブをトリガーします。

2. ビューの更新は、顧客テーブルに挿入または更新される新しく取り込まれたすべてのデータの増分バッチを表します。
これらのレコードを処理するには、次のロジックが使用されます。
顧客との融合
使用(
SELECT updates.customer_id を merge_ey として、updates .* として選択します。
アップデートから
ユニオンオール
merge_key として NULL を選択し、更新します。*
アップデートから顧客に参加
オン updates.customer_id = 顧客.customer_id
WHERE customers.current = true AND updates.address <> customers.address ) staged_updates ON customers.customer_id = mergekey WHEN MATCHED AND customers. current = true AND customers.address <> staged_updates.address THEN UPDATE SET current = false, end_date = staged_updates.effective_date WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (customer_id, address, current, effective_date, end_date) VALUES (staged_updates.customer_id, staged_updates.address, true, staged_updates.effective_date, null) どのステートメントがこの実装について説明していますか?

A) 顧客テーブルはタイプ 0 テーブルとして実装されており、すべての書き込みは既存の値を変更せずに追加のみで行われます。
B) 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されています。古い値は維持されますが、最新ではないとマークされ、新しい値が挿入されます。
C) 顧客テーブルはタイプ 1 テーブルとして実装されており、古い値は新しい値によって上書きされ、履歴は保持されません。
D) 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されており、古い値は上書きされ、新しい顧客が追加されます。

3. DLT パイプラインには、次のストリーミング テーブルが含まれます。
Raw_lot は、心拍数追跡デバイスから生のデバイス測定データを取り込みます。
Bpm_stats は、raw_lot からの BPM 測定値に基づいてユーザー統計を段階的に計算します。
データ エンジニアは、パイプラインの更新が実行されたときにダウンストリーム テーブルを再計算しながら、raw_iot テーブルで手動で削除または更新されたレコードを保持できるように、このパイプラインをどのように構成できますか。

A) SkipChangeCommitsフラグをtrueに設定する raw_lot
B) bpm_statsのskipChangeCommitsフラグをtrueに設定する
C) bpm_stats のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。
D) raw_iot のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。

4. 実稼働クラスターには 3 つのエグゼキュータ ノードがあり、ドライバーとエグゼキュータに同じ仮想マシン タイプを使用します。
このクラスターの Ganglia メトリックを評価する場合、ドライバー上で実行されるコードによって発生したボトルネックを示すインジケーターはどれですか?

A) クラスタ全体のCPU使用率は約25%です
B) 受信バイト数は1秒あたり8000万バイトを超えることはありません
C) 5分間の負荷平均は一定/平坦のままです
D) ネットワークI/Oが急上昇することはありません
E) ディスク容量の合計は一定のままです

5. ストリーム静的結合と静的デルタ テーブルに関する正しい記述はどれですか。

A) 一貫性の問題のため、ストリーム静的結合では静的デルタ テーブルを使用できません。
B) ストリーム静的結合の各マイクロバッチは、ジョブの初期化時点での静的 Delta テーブルの最新バージョンを使用します。
C) チェックポイント ディレクトリは、結合に存在する一意のキーの状態情報を追跡するために使用されます。
D) ストリーム静的結合の各マイクロバッチでは、各マイクロバッチの時点での静的 Delta テーブルの最新バージョンが使用されます。
E) チェックポイント ディレクトリは、静的 Delta テーブルの更新を追跡するために使用されます。

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