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

1. スピルは、様々な広範な変換の実行の結果として発生します。しかし、スピルを診断するには、重要な指標を積極的に探す必要があります。
パーティションがディスクに書き込まれていることを示す主なインジケーターのうち 2 つは、Spark UI のどこにありますか?

A) ドライバーとエグゼキューターのログファイル
B) Executor の詳細画面と Executor のログファイル
C) ステージの詳細画面とエグゼキュータのログファイル
D) クエリの詳細画面とジョブの詳細画面
E) ステージの詳細画面とクエリの詳細画面

2. Databricks Asset Bundle プロジェクトのファイル resources/app.yml で、データ エンジニアは Databricks アプリ databricks_app_deployed とボリューム volume_deployed をデプロイし、Databricks アプリの背後にあるサービス プリンシパルにボリュームへの読み取りおよび書き込みのアクセス許可を付与したいと考えています。
データ エンジニアはどのようにしてデプロイメントを実現する必要がありますか?

A)

B)

C)

D)

3. データエンジニアリングチームは、数千のテーブルとビューを含むエンタープライズシステムをレイクハウスに移行しています。彼らは、ブロンズ、シルバー、ゴールドの一連のテーブルを使用して、ターゲットアーキテクチャを実装する予定です。ブロンズテーブルは、本番環境のデータエンジニアリングワークロードでほぼ独占的に使用され、シルバーテーブルはデータエンジニアリングと機械学習の両方のワークロードをサポートするために使用されます。ゴールドテーブルは、主にビジネスインテリジェンスとレポート作成の目的で使用されます。個人識別情報（PII）はすべてのデータ層に存在しますが、シルバーレベルとゴールドレベルのすべてのデータには仮名化と匿名化のルールが適用されます。
組織は、多様なチーム間でのコラボレーション能力を最大限に高めながら、セキュリティ上の懸念を軽減することに関心を持っています。
このシステムを実装するためのベストプラクティスを示す記述はどれですか?

A) Databricks 上のデータベースは単なる論理構造であるため、データベース構成に関する選択は Lakehouse のセキュリティや検出可能性に影響を与えません。
B) データ品質層に基づいてテーブルを別々のデータベースに分離すると、データベース ACL による権限管理が容易になり、管理対象テーブルのデフォルトの保存場所を物理的に分離できるようになります。
C) デフォルトの Databricks データベースで作業すると、マネージド テーブルが DBFS ルートに作成されるため、マネージド テーブルを操作するときに最大限のセキュリティが提供されます。
D) すべての本番テーブルを単一のデータベースに Storinq すると、Lakehouse 全体で利用可能なすべてのデータ資産の統合ビューが提供され、すべてのユーザーにこのデータベースの表示権限を付与することで検出が簡素化されます。
E) すべてのテーブルは、作成元のデータベースで使用される同じストレージ コンテナーに存在する必要があるため、組織はデータ分離の要件に応じて数十から数千のデータベースを作成する準備をする必要があります。

4. デルタ レイクとレイクハウスについて正しいのは次のうちどれですか?

A) Lakehouse 内のビューは、常にソース テーブルの最新バージョンの有効なキャッシュを維持します。
B) Parquet はデータを行ごとに圧縮するため、文字列は文字が複数回繰り返される場合にのみ圧縮されます。
C) Delta Lake は、クエリ フィルターに基づいてデータのスキップに活用される各テーブルの最初の 32 列の統計を自動的に収集します。
D) Z オーダーは Delta Lake テーブルに格納されている数値にのみ適用できます。
E) 主キー制約と外部キー制約を利用すると、ディメンション テーブルに重複する値が入力されないようにすることができます。

5. セキュリティ分析パイプラインでは、数十億の生の接続ログを地理位置情報データで強化する必要があります。
参加は、各イベントのアドレスがどの IPv4 範囲に該当するかを見つけることにかかっています。
表1: network_events (50億行)
イベントID ip_int
42 3232235777
表2: ip_ranges (200万行)
start_ip_int end_ip_int 国
3232235520 3232236031 米国
クエリは現在非常に遅いです:
n.event_id、n.ip_int、r.countryを選択します。
network_events n から
結合ip_ranges r
n.ip_int が r.start_ip_int と r.end_ip_int の間です。
ロジックを維持しながらクエリを最も劇的に高速化するには、どの変更が必要ですか?

A) ブロードキャストヒントを追加します: ip_ranges に /*+ BROADCAST(r) */ を追加します。
B) 範囲結合ヒント /*+ RANGE_JOIN(r, 65536) */ を追加します。
C) spark.sql.shuffle.partitions を 200 から 10000 に増やします。
D) /*+ MERGE(r) */ を使用してソートマージ結合を強制します。

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