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

1. 夜間ジョブは、次のコードを使用して Delta Lake テーブルにデータを取り込みます。

パイプラインの次のステップでは、パイプラインの次のテーブルにまだ処理されていない新しいレコードを操作するために使用できるオブジェクトを返す関数が必要です。
どのコード スニペットがこの関数定義を完了しますか?
new_records() を定義します:

A)

B)

C) spark.readStream.load("bronze") を返します
D) spark.read.option("readChangeFeed", "true").table("bronze") を返します
E) spark.readStream.table("bronze") を返します

2. 大企業のデータガバナンスチームは、組織全体のデータの検出可能性を向上させています。チームのDatabricks Lakehouseには、適切なドキュメントが不足している数千もの列を持つ数百のテーブルがあります。これらのテーブルの多くは、数年にわたって異なるチームによって作成されたもので、列の意味やビジネスロジックに関するコンテキストが欠落しています。データガバナンスチームは、コンプライアンス要件を満たし、組織全体のデータリテラシーを向上させるために、既存のすべてのテーブルに対して包括的な列の説明を迅速に生成する必要があります。各列を手動でドキュメント化すると数か月かかるため、完了までに時間がかかるため、最新の機能を活用して、意味のある説明を自動的に生成したいと考えています。チームは、既存のテーブルの列のコメントと説明を自動的に生成するために、Databricksでどのようなアプローチを使用すべきでしょうか。

A) Delta Lake の DESCRIBE HISTORY コマンドを使用して、テーブルの進化を分析し、履歴の変更から列の目的を推測します。
B) df.describe() と df.schema を使用してカスタム PySpark コードを記述し、各列の基本的な統計的記述をプログラムで生成します。
C) Databricks カタログ エクスプローラーでテーブルに移動し、テーブル スキーマ ビューを選択して、人工知能を活用して列名、データ型、サンプル値、データ パターンに基づいて意味のある列の説明を自動的に作成する AI 生成オプションを使用します。
D) DESCRIBE TABLE コマンドを使用して既存のスキーマ情報を抽出し、列名とデータ型に基づいて説明を手動で記述します。

3. データエンジニアは、各銘柄グループ内の行間で状態を維持する必要がある複雑な計算を伴う金融時系列データを処理するPandas UDFを設計する際に、関数の効率性とスケーラビリティを確保する必要があります。データの整合性を維持しながら、最小限のオーバーヘッドでこの問題を解決できるアプローチはどれでしょうか？

A) 各銘柄のすべての行を Pandas DataFrame として受け取る Spark DataFrame で applyInPandas() を使用し、各グループの処理関数に対してローカルな状態変数を維持しながら、各グループ内での処理を可能にします。
B) データセット全体を一度に処理する SCALAR Pandas UDF を使用し、UDF 内にカスタム パーティション ロジックを実装して銘柄コード別にグループ化し、すべての実行プロセスで共有されるグローバル変数を使用して状態を維持します。
C) 反復子ベースの処理で SCALAR_ITER Pandas UDF を使用し、反復子チャンク間の継続性を維持するためにバッチごとに更新される永続ストレージ (デルタ テーブル) を通じて状態管理を実装します。
D) 各株価シンボル グループを個別に処理し、ブロードキャスト変数を介して連続する UDF 呼び出し間で渡される中間集計結果を通じて状態を維持する grouped_agg Pandas UDF を使用します。

4. データアナリストの分散チームは、自動スケーリングが設定されたインタラクティブなクラスター上でコンピューティングリソースを共有しています。ワークスペース管理者は、コストとクエリスループットをより適切に管理するために、クラスターのスケールアップが多数の同時ユーザーによるものか、リソースを大量に消費するクエリによるものかを評価したいと考えています。
クラスターのサイズ変更イベントのタイムラインはどこで確認できますか?

A) ワークスペース監査ログ
B) 実行者のログファイル
C) ドライバーのログファイル
D) ガングリオン
E) クラスターイベントログ

5. ジョブ実行履歴の保持に関して正しい記述はどれですか?

A) 60日間保持され、その間にノートブックの実行結果をHTMLにエクスポートできます。
B) 30日間保持され、その間にジョブ実行ログをDBFSまたはS3に配信できます。
C) 60日間保存され、その後ログはアーカイブされます
D) 90日間、またはカスタム実行構成を通じて実行IDが再利用されるまで保持されます。
E) ジョブ実行ログをエクスポートまたは削除するまで保持されます

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