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Wir bieten drei Versionen: PDF-Version, Soft-Version, APP-Version

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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. データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?

A) Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。
B) ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。
C) コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。
D) ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。

2. 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) テーブルをクラスタ化します: ALTER TABLE orders CLUSTER BY user_id, product_id, event_timestamp
B) 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
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) テーブルをパーティション分割します: ALTER TABLE orders PARTITION BY user_id, product_id, event_timestamp

3. データエンジニアは、分析と可視化のために、クラウドオブジェクトストレージからUnity Catalogで管理されるテーブルに大量の画像ファイル(JPEGとPNG)を取り込みたいと考えています。これらの画像を段階的にテーブルに取り込むために推奨される構成と方法は2つありますか？(2つ選択してください。)

A) ファイルをボリュームに移動し、SQL エディターで読み取ります。
B) Auto Loader を使用して、cloudFiles.format を "TEXT" に設定します。
C) pathGlobFilter オプションを使用して、画像ファイルのみを選択します (例: "*.jpg、*.png")。
D) Auto Loader を使用し、cloudFiles.format を "BINARYFILE" に設定します。
E) Auto Loader を使用し、cloudFiles.format を "IMAGE" に設定します。

4. 米国に拠点を置く小規模企業は、最近、インドのコンサルティング会社と契約を結び、人工知能(AI)アプリケーションを強化するための新たなデータエンジニアリングパイプラインをいくつか実装しました。同社のデータはすべて、米国の地域クラウドストレージに保存されています。
会社のワークスペース管理者は、請負業者が使用する Databricks ワークスペースをどこに展開すればよいかわかりません。
すべてのデータ ガバナンスの考慮事項が考慮されていると仮定すると、どの記述がこの決定に正確に影響しますか。

A) Databricks はクラウド ボリューム ストレージ上で HDFS を実行します。そのため、データが保存されるリージョンにクラウド仮想マシンを展開する必要があります。
B) リージョン間の読み取りと書き込みには大きなコストと遅延が発生する可能性があります。可能な限り、コンピューティングはデータが保存されているのと同じリージョンにデプロイする必要があります。
C) Databricks は、対話型開発中にユーザー ワークステーションをドライバーとして活用します。そのため、ユーザーは常に、物理的に近いリージョンにデプロイされたワークスペースを使用する必要があります。
D) Databricks ノートブックは、すべての実行可能コードをユーザーのブラウザーからオープン インターネット経由で仮想マシンに送信します。可能な限り、エンド ユーザーの近くのワークスペース リージョンを選択するのが最も安全です。
E) Databricks ワークスペースは、地域のインフラストラクチャに依存しません。そのため、ワークスペース管理者にとって最も便利なものに基づいて決定する必要があります。

5. 次の表は、電子商取引 Web サイト内のユーザー カートにあるアイテムで構成されています。

次の MERGE ステートメントは、このテーブルでスキーマの進化を有効にして、更新ビューを使用してこのテーブルを更新するために使用されます。

次のアップデートはどのように処理されますか?

A) 新しく復元されたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存の一致しないレコードに対して NULL として動的に読み取られます。
B) ターゲット スキーマ内の既存の列への変更はサポートされていないため、更新でエラーが発生します。
C) ターゲット スキーマで予期される列が欠落しているため、更新は別の「復元された」列に移動されます。
D) 新しいネストされたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存のレコードの基になるファイルが更新され、新しいフィールドに NULL 値が含まれるようになります。

Fragen und Antworten: