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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、既存の本番環境の Databricks ジョブをアセット バンドル管理下に置き、次のことを確認したいと考えています。
- ジョブの現在の設定はYAMLとしてキャプチャされ、
参照されるファイルはバンドル プロジェクトに含まれます。
- バンドルのYAMLの今後の変更により、既存のジョブが更新されます。
配置(新しいジョブを作成しない)
データ エンジニアは、アセット バンドル管理下で本番ジョブを正常に移行するにはどうすればよいですか?

A) databricks bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。次に、Databricks bundle deployment を実行し、bind を実行してバンドルのジョブリソースをDatabricks内の既存のジョブにリンクします。
B) Databricks の bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。その後、Databricks の bundle deploy を実行してバンドルをデプロイします。これにより、既存のジョブは常に自動的に更新されます。
C) ジョブ定義をJSON形式でエクスポートし、YAMLに変換してバンドルに配置します。その後、Databricksのbundle deployを実行して既存のジョブを更新します。
D) バンドルプロジェクト内のジョブのYAML構成を手動で作成し、すべての設定が既存のジョブと一致するようにします。その後、Databricksのバンドルデプロイを実行してバンドルをデプロイすると、ワークスペース内の既存のジョブが更新されます。

2. 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) Spark UIのSQL/DataFrameタブの下
B) クエリプロファイラのステージタブ
C) Spart UIのジョブタブの下
D) クエリプロファイラのクエリソースの下

3. 工場内の故障したIoTセンサーが-500℃の温度を報告したため、LDPパイプラインは-100℃から200℃までの値しか許容しないという期待値を満たせませんでした。データエンジニアは、この原因をより深く理解するために、不具合のあるデータをさらに分析したいと考えています。データエンジニアは、データ品質基準を維持しながら、不具合のあるデータをどのように解決すべきでしょうか？

A) パイプライン コードを修正し、パイプラインを再実行する前に、障害のあるデータを分離するための検疫ロジックを実装します。
B) 無効なレコードが出力に含まれ、パイプラインが失敗しないように、期待アクションを失敗から警告に変更します。
C) データの品質に関係なく、将来の障害を防ぐために、パイプラインからすべての期待を削除します。
D) エラーを無視してパイプラインを再実行します。Databricks は次回の実行時に問題のあるレコードを自動的にスキップします。

4. タスクオーケストレーターは、2つの1時間ごとのタスクを実行するように設定されています。まず、外部システムが/mnt/raw_orders/にマウントされたディレクトリにParquetデータを書き込みます。このデータが書き込まれた後、以下のコードを含むDatabricksジョブが実行されます。

フィールド customer_id と order_id は各注文を一意に識別する複合キーとして機能し、time フィールドはレコードがソース システムにキューに入れられた時刻を示すものと想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間おきに重複したエントリをキューに入れることが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) すべてのレコードは、重複が排除されて注文テーブルにコミットされる前に、状態ストアに 2 時間保持されます。
B) 2 時間以上離れて到着した重複レコードは削除されますが、同じバッチで到着した重複レコードは両方とも注文テーブルに書き込まれる可能性があります。
C) 注文テーブルには最新の 2 時間のレコードのみが含まれ、重複は存在しません。
D) 2 時間以上間隔をあけてキューに登録された重複レコードが保持され、orders テーブルに同じ customer_id と order_id を持つ重複レコードが含まれる場合があります。
E) 注文テーブルには重複は含まれませんが、2 時間以上遅れて到着したレコードは無視され、テーブルから削除されます。

5. ある組織は、Webアプリケーションとモバイルアプリケーションから顧客データを処理しています。データには、氏名、メールアドレス、電話番号、位置情報履歴などが含まれます。データは、バッチファイル(SFTPから毎日)とストリーミングJSONイベント(Kafkaからリアルタイム)の両方で受信されます。
データ プライバシー ポリシーに準拠するには、次の要件を満たす必要があります。
- 電子メール、電話などの個人識別情報(PII)
番号および IP アドレスは保存前にマスクまたは匿名化する必要があります。
- バッチパイプラインとストリーミングパイプラインの両方で一貫したPIIを適用する必要がある
取り扱い。
- マスキング ロジックは監査可能かつ再現可能である必要があります。
- マスクされたデータは、ダウンストリーム分析に使用できる必要があります。
データ エンジニアは、バッチ モードとストリーミング モードの両方をサポートし、PII にデータ マスキングを適用し、監査の追跡可能性を維持する準拠データ パイプラインを Databricks 上でどのように設計すればよいでしょうか。

A) バッチおよびストリーミング取り込みに Lakeflow 宣言型パイプラインを使用し、PII マスキング関数を定義して、Delta Lake に書き込む前の Bronze 取り込み中に適用します。
B) 系統追跡のために PII をマスクせずに Bronze に保存し、レポートに使用される Gold テーブルにマスキング ロジックを適用できるようにします。
C) ノートブックを使用してバッチ データを読み込み、SQL ウェアハウスを使用してストリーミング データを取り込みます。Silver テーブルで Unity Catalog 列マスクを使用して、保存後にフィールドを編集します。
D) Lakeflow 宣言型パイプラインを使用してバッチ データとストリーミング データの両方を取り込み、読み取り時に Unity カタログ列マスクを介してマスキングを適用して、取り込み中にデータが変更されないようにします。

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