Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 by Databricks Actual Free Exam Q&As

Question 1

テーブルを作成するために使用されるデータ定義言語(DDL)操作を正しく示すSQLコードスニペットはどれですか？

A. ドロップテーブル従業員; B. CRFATF tabif 従業員 ( id INT、名前 suing C. INSERT INTO employees (id, name) VALUES (1, 'Alice'); D. ALTFR TABIF 従業員に給与列を追加する DECTMA(10,2);

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Question 2

データエンジニアは、ワークロードが変動する大規模データセットに対してSQLクエリを処理する必要があります。ワークロードは、インフラストラクチャの管理やプロビジョニングを行うことなく、クエリ量に基づいて自動的にスケーリングされる必要があります。ソリューションはコスト効率が高く、クエリ実行中に使用されたコンピューティングリソースに対してのみ課金される必要があります。
データエンジニアはどのコンピューティングオプションを使用すべきでしょうか？

A. Databricks Runtime for ML B. Databricks SQL Analytics C. Databricksの求人情報 D. サーバーレスSQLウェアハウス

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Correct Answer: D Vote an answer

Question 3

Delta Live Tablesを使用してデータセットが定義されており、期待値句が含まれています。
CONSTRAINT valid_timestamp EXPECT (timestamp > '2020-01-01') ON VIOLATION FAIL UPDATE これらの制約に違反するデータを含むデータバッチが処理された場合、どのような動作が期待されますか？

A. 期待値に違反するレコードは、ターゲットデータセットに追加され、イベントログに無効として記録されます。 B. 期待値に違反するレコードは、対象データセットに追加され、対象データセットに追加されたフィールドで無効としてフラグ付けされます。 C. 期待値に違反するレコードは、対象データセットから削除され、イベントログに無効として記録されます。 D. 期待値に違反する記録があると、ジョブが失敗します。

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Correct Answer: C Vote an answer

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Question 4

パイプラインでは、COPY INTOコマンドを使用して、クラウドオブジェクトストレージからCSVファイルをUnityカタログのデルタテーブルに取り込みます。一部のファイルは、同じファイル名を使用して修正を加えて再アップロードされることがあります。
エンジニアは、修正されたデータが入手可能になり次第、速やかに取り込む必要がある。
エンジニアは何をすべきか？

A. 実行のたびにソースパスからすべてのファイルを再読み込みします。 B. 修正を新しいファイルとしてロードし、対象テーブルに更新を適用します。 C. 実行前に毎回ターゲットテーブルを再作成します。 D. 実行ごとにターゲットのデルタテーブルを上書きします。

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Question 5

Databricksメダリオンアーキテクチャにおけるシルバー層の主な機能は何ですか？

A. 監査目的のみで履歴データを保存する B. ビジネス分析のためにデータを集約・拡充する C. 後続処理のためにデータを検証、クリーニング、重複排除する D. 元の状態の生データを最長で取得します

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Question 6

データエンジニアが、特定の培地中の細菌数を計算する関数をDatabricks Notebookに作成した。

アナリストはノートブック内でこの関数を使用する際に、誤ったデータ型の入力引数を指定することがあり、その結果、実行時にエラーが発生する可能性があります。
データエンジニアが入力として誤ったデータ型が提供されたかどうかを迅速に特定するのに役立つDatabricksの機能はどれですか？

A. Sparkユーザーインターフェースには、このセッションで使用される変数を含むデバッグタブがあります。 B. Databricksデバッガーを使用すると、変数エクスプローラーを使用して変数の値を一目で確認できます。 C. Databricksデバッガーは、誤ったデータ型が送信された場合にエラーを発生させるブレークポイントを有効にします。 D. データエンジニアは、変数が何であるかを確認するために、print文を追加する必要があります。

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Question 7

小規模なアドホックなPythonスクリプトを高頻度で実行し、これらのクエリの実行が完了したらすぐに処理を終了させる必要があるシナリオでは、どのコンピューティングオプションを選択すべきでしょうか？

A. SQLウェアハウス B. 汎用クラスター C. サーバーレスコンピューティング D. ジョブクラスタ

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Question 8

制約違反に対する ON VIOLATION DROP ROW と ON VIOLATION FAIL UPDATE の影響を識別します。
データエンジニアは、会社の出張費精算の詳細を管理するために Delta Live テーブルを使用して ETL パイプラインを作成しましたが、従業員が場所の詳細を提供していない場合は、パイプラインを終了する必要があることを確認したいと考えています。
シナリオはどのように実装できますか?

A. 制約 valid_location EXPECT (location != NULL) ON 違反 FAIL B. 制約 valid_location EXPECT (location != NULL) ON 違反 FAIL UPDATE C. 制約 valid_location は、DROP ROW では location != NULL を期待します。 D. 制約 valid_location EXPECT (location = NULL)

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Question 9

データエンジニアがDatabricksワークスペース内にPythonノートブックを作成し、日々の売上データを処理するスケジュールジョブとして実行するように設定しました。
Databricksアーキテクチャ内で、このノートブックの保存と実行はどのように管理されていますか？

A. ノートブックはUnity Catalogに安全に保存され、暗号化されています。コードはジョブの実行時にDelta Lakeで実行されます。 B. ノートブックはワークスペースストレージバケットに暗号化されずに保存され、ジョブの実行時にコードはコンピューティングプレーンのクラスタドライバノードで実行されます。 C. ノートブックは制御プレーンに安全に保存され暗号化されており、ジョブの実行時にコードは計算プレーンで実行されます。 D. ノートブックは計算プレーンに安全に保存され暗号化されており、ジョブの実行時にコードは制御プレーンで実行されます。

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Question 10

データエンジニアは、過去7日間にDeltaテーブルに変更を加えた人物を監査する必要がある。
タイムスタンプ、ユーザー、操作タイプなど、過去の操作の記録を返すSQL文はどれですか？

A. SELECT * FROM delta.\my_table/_delta_log/`` B. DESCRIBE DETAIL my_table C. SHOW TBLPROPERTIES my_table D. DESCRIBE HISTORY my_table

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Question 11

ある組織がデータレイクハウスを構築しており、複数のソースからUnityカタログで管理されるテーブルにデータを取り込む必要がある。
Salesforce: 50 を超えるオブジェクト、頻繁なスキーマ変更、および OAuth 認証オンプレミスの SQL Server データベース: 100 を超えるテーブル、CDC が有効化され、プライベートネットワーク接続が必要毎日 JSON ファイルが Azure Data Lake Storage Gen2 に格納される組織は、取り込まれたすべてのデータが Unity Catalog によって管理され、スキーマ変更のためのエンジニアリング作業が最小限に抑えられ、可能な限りサーバーレス処理が行われることを望んでいます。
これらの要件を満たす取り込み戦略はどれですか？

A. パートナーコネクトを通じて、Fivetranなどのパートナーコネクタを3つのソースすべてに使用します。 B. 3つのソースすべてにLakeflow Connectマネージドコネクタを使用する C. Lakeflow Spark Declarative Pipelines内で、SalesforceおよびSQL ServerにはLakeflow Connectマネージドコネクタを、ADLSファイルにはAuto Loaderを使用します。 D. 3つのソースすべてにオートローダーを使用し、Salesforce API呼び出しとSQL Server CDC抽出にはカスタムPythonコードを使用します。

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Question 12

データエンジニアは、パフォーマンスのボトルネックが頻繁に発生するPySparkジョブに基づくETLパイプラインを調査しています。開発者からのフィードバックに基づき、データエンジニアはジョブの計算リソースが不足していると推測します。問題を特定するために、データエンジニアはSpark UIを監視したところ、タスク時間に対してCPU時間が非常に高いことがわかりました。
データエンジニアはどのような行動を取るべきでしょうか？

A. CPU時間とタスク時間のバランスが悪いということは、クラスターが十分に活用されていないことを意味します。データエンジニアは、クラスター全体にジョブをより均等に分散させるために、データの再パーティション化が必要になる場合があります。 B. CPU時間とタスク時間の比較で高いということは、メモリが過剰に使用されていることを意味し、並列処理を増やす必要がある。 C. CPU時間とタスク時間の比較が高いということは、クラスターを効率的に使用しており、変更は不要であることを意味します。 D. CPU時間とタスク時間の比較で高い値を示す場合、CPUが過剰に使用されているジョブであることを意味します。データエンジニアは、エグゼキュータとコアのチューニング、またはクラスタのサイズ変更を検討する必要があるかもしれません。

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Question 13

データエンジニアは、定期的なメンテナンスが必要なUnityカタログで管理されている複数のDeltaテーブルを扱っています。現在、エンジニアは各テーブルに対してOPTIMIZEジョブとVACUUMジョブを手動でスケジュールし、各テーブルのクエリと更新の頻度に応じて実行頻度を調整しています。
エンジニアは、こうした手作業によるメンテナンスの手間を省き、Databricksがこれらの操作をいつ、どのように実行するかを自動的に判断できるようにする必要がある。
エンジニアはどのような行動をとるべきか？

A. アカウント、カタログ、またはスキーマレベルで予測最適化を有効にすると、Databricks が管理対象テーブルのメンテナンス操作を自動的に識別して実行します。 B. スキーマ進化を有効にしてオートローダーを設定すると、各取り込みバッチの後に自動的にOPTIMIZEとVACUUMがトリガーされます。 C. 各テーブルで CLUSTER BY を使用してリキッドクラスタリングを有効にすると、スケジュールに基づいてファイルが自動的に圧縮され、古いファイルが削除されます。 D. delta.autoOptimize.autoCompact および delta.autoOptimize.optimizeWrite テーブルプロパティを設定して、自動 VACUUM およびファイル圧縮をトリガーします。

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