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

1. データ エンジニアは、ストリーミング注文データを処理するための Lakeflow 宣言型パイプラインを設計しています。
パイプラインはオートローダーを使用してデータを取り込み、customer_idとamountが0より大きいことを確認することでデータ品質を強化する必要があります。無効なレコードは削除する必要があります。Lakeflowの宣言型パイプライン構成のうち、Pythonを使用してこの要件を実装できるものはどれですか？

A) @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect("valid_amount", "amount > 0")
)
B) @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
)
C) @dlt.table
@dlt.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")
D) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")

2. ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例：UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか？

A) Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする
B) Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する
C) Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする
D) 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする

3. Predictive Optimization は、Unity Catalog Managed テーブルに対してデフォルトで有効になっている自動化された Databricks サービスです。Delta テーブルを継続的に最適化することで、最適なパフォーマンスとコストを確保し、維持管理を支援します。Predictive Optimization は、Delta テーブルを維持するためにどの 2 つの操作を実行しますか？(2 つ選択してください。)

A) バケット化
B) 最適化
C) 分析
D) コンパクト
E) パーティション

4. DevOpsチームは、ジョブUIを使用して、毎日実行するようにスケジュールされたノートブックのコレクションとして、本番環境ワークロードを構成しました。チームに新しく加わったデータエンジニアリング担当者が、本番環境のロジックを確認するために、これらのノートブックの1つへのアクセスをリクエストしています。
運用コードやデータに偶発的な変更を加えることなく、ユーザーに付与できるノートブックの権限の最大限度は何ですか?

A) 管理可能
B) 編集可能
C) 権限がありません
D) 実行可能
E) 読み取り可能

5. pyspark.sql.functions.broadcast の正しい使用方法を説明している記述はどれですか?

A) 列がすべての実行プログラムでメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。
B) クラスターの有効期間中に将来のすべてのクエリで使用するために、指定されたテーブルのコピーをクラスター内のすべてのノードにキャッシュします。
C) Databricks ワークスペース内のすべてのアクティブなクラスターのアタッチされたストレージ ボリュームに、指定されたテーブルのコピーをキャッシュします。
D) 列のカーディナリティが十分に低いため、個別の値を使用可能なパーティションに適切にマッピングして、ブロードキャスト結合を可能にすることをマークします。
E) DataFrame がすべての実行者のメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。

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