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

1. Databricks プラットフォーム上の Spark 構成に関して正しい記述はどれですか?

A) Clusters UI を使用して対話型クラスターに設定された Spark 構成プロパティは、そのクラスターに接続されているすべてのノートブックに影響します。
B) Databricks REST API を使用すると、ジョブを中断することなく、対話型クラスターの Spark 構成プロパティを変更できます。
C) ノートブック内で設定された Spark 構成は、同じインタラクティブ クラスターに接続されているすべての SparkSession に影響します。
D) 同じインタラクティブ クラスターに対して、同じ SPAR 構成プロパティが設定されている場合。
E) Spark 構成プロパティは、グローバル init スクリプトを作成することによってのみ、対話型クラスターに対して設定できます。

2. 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) 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。
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) 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。
D) 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。
E) 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。

3. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

4. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットを、ターゲット部分ファイルサイズ512MBでParquetに書き出す必要があります。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
B) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。
C) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512)を計算し、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。
E) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。

5. データチームは、カーディナリティの高い列を持つ、既存の大規模で急成長中のテーブル「orders」の最適化に取り組んでいます。このテーブルでは、データの偏りが大きく、頻繁な同時書き込みが必要になります。チームは、「user_id」、「event_timestamp」、「product_id」列が分析クエリやフィルターで頻繁に使用されていることに気づきました。ただし、これらのキーは、将来、ビジネス要件の変化により変更される可能性があります。即時のデータスキップ、時間の経過に伴う増分管理、そして柔軟性を実現するために、テーブルを最適化するには、どのようなパーティション分割戦略を選択すべきでしょうか？

A) テーブルを分割した後、Zオーダーを使用します: OPTIMIZE orders ZORDER BY (user_id, product_id) WHERE event_timestamp = current date () - 1 DAY
B) テーブルをパーティション分割します: ALTER TABLE orders PARTITION BY user_id, product_id, event_timestamp
C) OPTIMIZE 命令でテーブルを Z 順序付けします。ZORDER BY (user_id, product_id, event_timestamp)
D) テーブルをクラスタ化します: ALTER TABLE orders CLUSTER BY user_id, product_id, event_timestamp

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