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Satisfaction quality

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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) 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。
B) 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。
C) 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。
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. user_ltvというテーブルは、様々なチームのデータアナリストが使用するビューを作成するために使用されています。ワークスペース内のユーザーはグループに分けられ、ACLを使用してデータアクセスを設定するために使用されます。
user_ltv テーブルのスキーマは次のとおりです。
メール STRING、年齢 INT、LTV INT
次のビュー定義が実行されます。

監査グループのメンバーではないアナリストが次のクエリを実行します。
user_ltv_no_minors から * を選択
このクエリによって返される結果を説明するステートメントはどれですか?

A) age 列のすべての値は null 値として返され、他のすべての列は user_ltv の値が返されます。
B) 年齢が 17 を超えるレコードについてはすべての列が通常どおり表示されます。この条件を満たさないレコードは省略されます。
C) 年齢が 18 歳以上のレコードについてはすべての列が通常どおり表示されます。この条件を満たさないレコードは省略されます。
D) すべての列のすべてのレコードが、user_ltv の値とともに表示されます。
E) 18 未満のすべての年齢値は null 値として返され、他のすべての列は user_ltv の値とともに返されます。

3. ジュニアデータエンジニアが、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。遅れて到着するデータについては、増分状態情報を10分間保持する必要があります。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A) withWatermark("event_time", "10 minutes")
B) slidingWindow("event_time", "10 minutes")
C) await("event_time + `10 minutes'")
D) awaitArrival("event_time", "10 minutes")
E) delayWrite("event_time", "10 minutes")

4. ワークスペース管理者が finance_data という新しいカタログを作成し、財務チームリーダーに完全な管理者権限を与えずに権限管理を委任したいと考えています。財務チームリーダーにはどの権限を付与すればよいでしょうか？

A) finance_data カタログに対する MANAGE 権限。
B) 財務チームをメタストア管理者のリーダーにします。
C) finance_data カタログに対する GRANT OPTION 権限。
D) finance_data カタログに対するすべての権限。

5. データエンジニアは、顧客取引データを処理する本番環境のLakeflow宣言型パイプラインを管理しています。パイプラインには、transaction_amount > 0やcustomer_id IS NOT NULLといった、いくつかのデータ品質期待値が含まれています。これらの期待値は、SQLのEXPECT句を使用して定義されています。
エンジニアは、最新のパイプライン更新中に各期待値を満たしたレコード数と満たなかったレコード数を分析することで、パイプラインのデータ品質を監視することを目指しています。Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログは、event_log_tableというDeltaテーブルに保存されます。
最新のパイプライン更新では、各期待値の名前、関連付けられたデータセット、期待値を満たしたレコードの数、期待値を満たさなかったレコードの数などの情報を抽出するための、プログラム的に適切なアプローチを決定します。
Lakeflow 宣言型パイプライン イベント ログから必要なデータ品質メトリックを取得する方法はどれですか。

A) event_log_table にアクセスし、event_type = 'expectation_result' のイベントをフィルタリングし、詳細フィールドから期待メトリックを抽出します。
B) event_log_table で、event_type = 'data_quality' のイベントを照会し、passed_records フィールドと failed_records フィールドを直接選択します。
C) Lakeflow 宣言型パイプライン UI を使用して特定のパイプラインに移動し、データセットを選択し、[データ品質] タブを表示して期待メトリックを手動で取得します。
D) event_log_table にアクセスし、event_type = 'flow_progress' のイベントをフィルタリングし、details.flow_progress.data_quality.expectations フィールドを解析して必要なメトリックを抽出します。

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