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

1. データアーキテクトは、様々なビジネス要件に合わせてデータを効率的に処理するためのDatabricksソリューションを設計しています。データエンジニアは、ストリーミングテーブルではなくマテリアライズドビューをどのようなシナリオで使用すべきでしょうか？

A) ウェブサイトからの大量の継続的なクリックストリーム データを処理し、ユーザーの行動をリアルタイムで監視します。
B) 複数の大きなテーブルからの複雑な集計と結合を事前計算して、BI ダッシュボードのパフォーマンスを向上します。
C) 即時アラートを実現するために、1 秒未満の処理要件で Apache Kafka トピックからデータを取り込みます。
D) 数秒以内にデータベースの変更を検出して応答する必要がある CDC (変更データ キャプチャ) パイプラインを実装します。

2. Databricks CLIは、job_idパラメータを渡すことで既存のジョブの実行をトリガーするために使用されます。ジョブ実行リクエストが正常に送信されたことを示す応答には、run_idフィールドが含まれます。
このフィールドの横にある数字が何を表しているかを説明している文はどれですか。

A) 新しくトリガーされた実行のグローバルに一意の ID。
B) このフィールドにはjob_idが返されます。
C) job_id とジョブの実行回数が連結されて返されます。
D) ワークスペースで実行されたジョブの合計数。
E) ワークスペース内でジョブ定義が実行された回数。

3. データ エンジニアが数学関数のコレクションをテストしています。そのうちの 1 つは、別の関数で説明されている曲線の下の領域を計算します。
アサート(myIntegrate(ラムダ x: x*x, 0, 3) [0] == 9)
上記の行はどのような種類のテストを表していますか?

A) エンドツーエンド
B) 機能的
C) マニュアル
D) ユニット
E) 統合

4. アップストリームソースは、Parquetデータを1時間ごとのバッチとして、現在の日付を名前とするディレクトリに書き込みます。夜間のバッチジョブは、次のコードを実行して、日付変数で示される前日のすべてのデータを取り込みます。

フィールド customer_id と order_id は、各注文を一意に識別するための複合キーとして機能すると想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間間隔を置いて重複したエントリを生成す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) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれますが、新しく書き込まれたレコードにはターゲット テーブルに既に存在する重複レコードが含まれている場合があります。
B) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、これらのレコードは上書きされます。
C) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、操作は失敗します。
D) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれ、ターゲット テーブルに重複のないレコードのみが書き込まれます。
E) 注文テーブルへの各書き込みでは、新規レコードと既存レコードの結合に対して重複排除が実行され、重複レコードが存在しないことが保証されます。

5. 以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

元のクエリに誤字があったことに気づき、以下のコードが実行されました。
テーブル prod.sales_by_stor を変更し、名前を prod.sales_by_store に変更します。
2 番目のコマンドを実行するとどのような結果が発生しますか?

A) メタストア内のテーブル参照が更新され、すべてのデータ ファイルが移動されます。
B) 名前を変更したテーブルに対して新しいデルタ トランザクション ログが作成されます。
C) テーブル名の変更は Delta トランザクション ログに記録されます。
D) すべての関連ファイルとメタデータは、単一の ACID トランザクションで削除され、再作成されます。
E) メタストア内のテーブル参照が更新され、データは変更されません。

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