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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

Question 1

データ エンジニアのチームは、多くの同じデータ品質チェックに対する繰り返しの期待値を含むテーブルを DLT パイプラインに追加しています。
チームのメンバーの 1 人が、このパイプラインに定義されているすべてのテーブルでこれらのデータ品質ルールを再利用することを提案しました。
どのようなアプローチでこれを実現できるでしょうか?

A. グローバル Python 変数を使用して、同じパイプラインに含まれる DLT ノートブック全体で期待値を可視化します。
B. ファイルの各 DLT ノートブックごとに個別の Databricks ノートブックでデータ品質ルールを管理します。
C. パイプライン構成ファイルにアクセスできる外部ジョブを使用して、このパイプラインのテーブルにデータ品質制約を追加します。
D. パイプライン パラメーターとしてスキーマ名を指定して、このパイプラインのターゲット スキーマの外部にある Delta テーブルでデータ品質ルールを維持します。

Question 2

ユーザーは、DLT 期待値を使用して、派生テーブル レポートに、テーブル validation_copy に含まれるソースからのすべてのレコードが含まれていることを検証したいと考えています。
ユーザーは、レポート テーブル定義に期待値を追加することでこれを達成しようとしますが、失敗します。

どのアプローチを使用すれば、DLT 期待値を使用して、このテーブルに存在するすべての期待レコードを検証できますか?

A. validation_copyとreportとreportの左外部結合を実行し、その結果をreportテーブルのDLT期待値と比較する関数を定義します。
B. validation_copyとレポートに対して左外部結合を実行するビューを定義し、レポートテーブルのDLT期待値でこのビューを参照します。
C. 検証コピーとレポートに対して左外部結合を実行する一時テーブルを定義し、レポートキー値がnullにならないという期待値を定義します。
D. 2 つのテーブルで左外部結合を実行する SQL UDF を定義し、レポート テーブルの DLT 期待値のレポート キー値に null 値が返されるかどうかを確認します。

Question 3

セキュリティ チームは、Databricks シークレット モジュールを利用して外部データベースに接続できるかどうかを調査しています。
すべてのPython変数を文字列で定義してコードをテストした後、パスワードをsecretsモジュールにアップロードし、現在アクティブなユーザーに適切な権限を設定します。その後、コードを以下のように変更します(他の変数はすべて変更しません)。

上記のコードが実行されると何が起こるかを説明している文はどれですか?

A. 外部テーブルへの接続は失敗し、文字列「redacted」が出力されます。
B. ノートブックに対話型入力ボックスが表示されます。正しいパスワードを入力すると、接続が成功し、エンコードされたパスワードが DBFS に保存されます。
C. 外部テーブルへの接続は成功し、文字列「redacted」が出力されます。
D. ノートブックに対話型入力ボックスが表示されます。正しいパスワードを入力すると、接続が成功し、パスワードがプレーンテキストで印刷されます。
E. 外部テーブルへの接続は成功します。パスワードの文字列値がプレーンテキストで出力されます。

Question 4

データエンジニアチームは、新しいデータパイプラインへの移行を開始する前に、開発テスト環境と本番環境の環境を構築しています。チームは、コードとコード実行結果のデータの両方について広範なテストを行う必要があり、可能な限り本番環境と同様のデータを使用して開発とテストを実施したいと考えています。
ジュニアデータエンジニアが、本番環境データを開発テスト環境にマウントし、本番環境データに対してプレプロダクションコードを実行できるようにすることを提案しました。開発環境ではすべてのユーザーが管理者権限を持っているため、ジュニアデータエンジニアはチームのために権限の設定とデータのマウントを申し出ました。
この状況のベストプラクティスをとらえた記述はどれですか?

A. すべての開発者、テスト、本番環境のコードとデータは、単一の統合ワークスペースに存在する必要があります。テストと開発用に別々の環境を作成すると、リスクがさらに軽減されます。
B. 対話型コードが実行される環境では、運用データには読み取り権限でのみアクセスできるようにする必要があります。環境ごとに分離されたデータベースを作成すると、リスクがさらに軽減されます。
C. 運用データへのアクセスは常にパススルー資格情報を使用して検証されるため、任意の Databricks 開発環境にデータをマウントしても安全です。
D. Delta Lake はすべてのデータをバージョン管理し、タイムトラベルをサポートしているため、ユーザーエラーや悪意のある人物によって運用データが完全に削除されることはありません。そのため、運用データをどこにでもマウントすることは一般的に安全です。

Question 5

データエンジニアは、Lakeflowの宣言型パイプライン技術を活用し、Auto Loaderを使用してS3内のJSONファイルから取り込んだリアルタイムのトラックテレメトリデータを処理するシステムを設計しています。データには、truck_id、timestamp、location、speed、fuel_levelが含まれます。システムは、以下の2つのユースケースをサポートする必要があります。
- 最新の位置、速度、および
運用チームの truck_id ごとの fuel_level。
- 総走行距離と平均燃料消費量の毎日の集計レポート
管理チームの truck_id ごとの効率。
これらの要件を満たすために、データ エンジニアは Lakeflow 宣言型パイプラインのストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューにどのアプローチを使用する必要がありますか?

A. 生のテレメトリ データを取り込んで保存するためのマテリアライズド ビューを定義し、リアルタイム監視用に truck_id ごとの最新の位置、速度、燃料レベルを計算するストリーミング テーブルを作成します。レポート用に truck_id ごとの毎日の集計距離と燃料効率を計算する別のマテリアライズド ビューを作成します。
B. 生のテレメトリデータを取り込んで保存するためのストリーミングテーブルを定義し、さらに、最新の位置情報、速度、燃料レベルをtruck_idごとに段階的に計算してリアルタイム監視を行うストリーミングテーブルを作成します。レポート用に、truck_idごとの毎日の集計距離と燃費を計算するマテリアライズドビューを作成します。
C. 生のテレメトリデータを取り込んで保存するためのストリーミングテーブルを定義し、truck_idごとの毎日の集計距離と燃費を計算するストリーミングテーブルを作成します。リアルタイム監視のために、truck_idごとの最新の位置情報、速度、燃料レベルを計算するマテリアライズドビューを作成します。
D. 生のテレメトリ データを取り込んで保存するためのストリーミング テーブルを定義し、リアルタイム監視のために truck_id ごとに最新の位置、速度、燃料レベルを計算するマテリアライズド ビューを作成します。
レポート用に、truck_id ごとの毎日の集計距離と燃費を計算する別のマテリアライズド ビューを作成します。

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