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

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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. 述語プッシュダウンを活用しないことによって発生するパフォーマンスの問題を、Spark UI のどこで診断できますか?

A) Delta Lakeのトランザクションログで、列の統計情報に注目してください。
B) Executorのログファイルで、「述語プッシュダウン」を捕捉することにより
C) ステージの詳細画面の完了ステージテーブルで、入力列から読み取ったデータのサイズを確認します。
D) クエリ詳細画面で物理プランを解釈することにより
E) ストレージ詳細画面で、どのRDDがディスク上に保存されていないかを確認します。

2. データアーキテクトは、データガバナンス戦略の一環としてDelta Sharingを実装し、外部パートナーや社内の事業部門との安全なデータ連携を実現しようとしています。アーキテクトは、セキュリティ境界と監査コンプライアンスを維持しながら、指定されたデータスチュワードがそれぞれのドメインで共有を作成できる権限フレームワークを確立する必要があります。適切なセキュリティガバナンスとアクセス制御を維持しながら、ユーザーがDelta Shareを作成、設定、管理できるようにするには、具体的にどのような権限とロールを割り当てる必要がありますか？

A) ユーザーはメタストア管理者であるか、メタストアに対するCREATE SHARE権限を持っている必要があります。
B) USE_CATALOG権限を持つユーザーは誰でも共有を作成できます
C) ユーザーはワークスペースの共有管理権限が必要です
D) ワークスペース管理者のみが共有を作成および管理できます

3. ストレージとコンピューティングのコストを削減するために、データ エンジニアリング チームには、ビジネス インテリジェンス ダッシュボード、顧客向けアプリケーション、本番環境の機械学習モデル、アドホック分析クエリによって活用される一連の集計テーブルをキュレートする任務が与えられています。
データエンジニアリングチームは、顧客向けアプリケーションからの新たな要件を認識しました。これは、彼らが完全に管理する唯一のダウンストリームワークロードです。その結果、組織全体の多数のチームが使用する集計テーブルで、いくつかのフィールドの名前を変更する必要があり、さらにフィールドも追加する必要があります。
管理する必要があるテーブルの数を増やすことなく、組織内の他のチームへの影響を最小限に抑えながら状況に対処できるソリューションはどれですか?

A) 特定の日付にテーブル スキーマとフィールド名が変更されることをすべてのユーザーに警告するテーブル コメントを追加します。顧客向けアプリケーションの仕様に合わせて、既存のテーブルを上書きします。
B) 必要なスキーマと新しいフィールドを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake のディープ クローン機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
C) テーブルのスキーマが変更されることをすべてのユーザーに通知します。通知には、履歴クエリと一致するように新しいテーブル スキーマを元に戻すために必要なロジックを含めます。
D) 現在のテーブル定義を、現在集計テーブルを書き込んでいるクエリ ロジックで定義された論理ビューに置き換え、顧客向けアプリケーションを強化するための新しいテーブルを作成します。
E) 必要なすべてのフィールドと新しい名前を持つ新しいテーブルを構成し、これを顧客向けアプリケーションのソースとして使用します。新しいテーブルから選択したフィールドにエイリアスを設定することで、元のデータ スキーマとテーブル名を維持するビューを作成します。

4. Lakeflow 宣言型パイプラインの運用面は、Spark Structured Streaming とどう違うのでしょうか?

A) Lakeflow 宣言型パイプラインは Delta Lake 形式に書き込むことができますが、構造化ストリーミングは書き込むことができません。
B) Lakeflow 宣言型パイプラインはスキーマの進化を自動的に処理しますが、構造化ストリーミングでは常に手動のスキーマ管理が必要です。
C) 構造化ストリーミングは継続的なデータ ストリームを処理できますが、Lakeflow 宣言型パイプラインは処理できません。
D) Lakeflow 宣言型パイプラインはマルチステージ パイプラインのオーケストレーションを自動的に管理しますが、構造化ストリーミングでは複雑な依存関係のために外部オーケストレーションが必要です。

5. ユーザーからのコンテンツ投稿に関するメタデータを表す Delta Lake テーブルのスキーマは次のとおりです。
user_id LONG、post_text STRING、post_id STRING、経度 FLOAT、
緯度 FLOAT、投稿時刻 TIMESTAMP、日付 DATE
このテーブルは日付列でパーティション分割されています。次のフィルターを使用してクエリを実行します。
経度 < 20 & 経度 > -20
データがどのようにフィルタリングされるかを説明した記述はどれですか?

A) Delta Engine は parquet ファイルのフッターをスキャンして、フィルター条件を満たす各行を識別します。
B) デルタ ログの統計は、フィルターされた範囲内のファイルが含まれる可能性のあるパーティションを識別するために使用されます。
C) オプティマイザーはパーティション列と経度の関係を認識していないため、ファイルのスキップは発生しません。
D) Delta Engine は、トランザクション ログ内の行レベルの統計を使用して、フィルター条件を満たすフライを識別します。
E) デルタ ログの統計は、フィルター処理された範囲内のレコードを含む可能性のあるデータ ファイルを識別するために使用されます。

Fragen und Antworten: