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

1. Delta Lake の最適化された書き込みについて説明している記述はどれですか。

A) 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。はい、デフォルトの 1 GB に向けて OPTIMIZE ジョブが実行されます。
B) ジョブ クラスターが終了する前に、最新のジョブ中に変更されたすべてのテーブルに対して OPTIMIZE が実行されます。
C) 最適化された書き込みでは、ディレクトリ パーティションではなく論理パーティションが使用され、パーティション境界はメタデータでのみ表され、書き込まれる小さなファイルが少なくなります。
D) 書き込み前にシャッフルが発生し、データをグループ化しようとするため、各実行者がディレクトリ パーティションに基づいて複数のファイルを書き込む代わりに、ファイル数が減ります。

2. クエリの実行にかかった合計実時間を確認するにはどの方法を使用できますか?

A) そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、合計実時間メトリックを使用します。
B) Spark UI で、そのクエリに関連付けられている最も長く実行されているジョブのジョブ期間を取得します。
C) Spark UI で、そのクエリに関連付けられているすべてのジョブのすべてのステージで実行されたすべてのタスク期間の合計を取得します。
D) そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、集計されたタスク時間メトリックを使用します。

3. タスクオーケストレーターは、2つの1時間ごとのタスクを実行するように設定されています。まず、外部システムが/mnt/raw_orders/にマウントされたディレクトリにParquetデータを書き込みます。このデータが書き込まれた後、以下のコードを含むDatabricksジョブが実行されます。

フィールド customer_id と order_id は各注文を一意に識別する複合キーとして機能し、time フィールドはレコードがソース システムにキューに入れられた時刻を示すものと想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間おきに重複したエントリをキューに入れることが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 2 時間以上離れて到着した重複レコードは削除されますが、同じバッチで到着した重複レコードは両方とも注文テーブルに書き込まれる可能性があります。
B) 注文テーブルには最新の 2 時間のレコードのみが含まれ、重複は存在しません。
C) すべてのレコードは、重複が排除されて注文テーブルにコミットされる前に、状態ストアに 2 時間保持されます。
D) 2 時間以上間隔をあけてキューに登録された重複レコードが保持され、orders テーブルに同じ customer_id と order_id を持つ重複レコードが含まれる場合があります。
E) 注文テーブルには重複は含まれませんが、2 時間以上遅れて到着したレコードは無視され、テーブルから削除されます。

4. セキュリティ分析パイプラインでは、数十億の生の接続ログを地理位置情報データで強化する必要があります。
参加は、各イベントのアドレスがどの IPv4 範囲に該当するかを見つけることにかかっています。
表1: network_events (50億行)
イベントID ip_int
42 3232235777
表2: ip_ranges (200万行)
start_ip_int end_ip_int 国
3232235520 3232236031 米国
クエリは現在非常に遅いです:
n.event_id、n.ip_int、r.countryを選択します。
network_events n から
結合ip_ranges r
n.ip_int が r.start_ip_int と r.end_ip_int の間です。
ロジックを維持しながらクエリを最も劇的に高速化するには、どの変更が必要ですか?

A) ブロードキャストヒントを追加します: ip_ranges に /*+ BROADCAST(r) */ を追加します。
B) 範囲結合ヒント /*+ RANGE_JOIN(r, 65536) */ を追加します。
C) spark.sql.shuffle.partitions を 200 から 10000 に増やします。
D) /*+ MERGE(r) */ を使用してソートマージ結合を強制します。

5. あるデータ企業はDatabricks Unity Catalogを使用しており、PostgreSQL、Snowflake、SQL Serverなど複数のエンタープライズデータソースを保有しています。中央データプラットフォームチームは、アナリストがDatabricks SQLを使用してDatabricks内で直接外部テーブルにクエリを実行し、データの重複を防ぐことができるように、Lakehouse Federationを設定したいと考えています。Lakehouse Federationを安全かつ適切に設定するには、どのような手順が必要ですか？

A) 各データベースに接続するための外部の場所とストレージ資格情報を作成し、Unity カタログに外部テーブルを登録します。
B) Auto Loader を使用して外部データセットを Delta Lake にミラーリングし、データ リネージとシステム テーブルを使用して管理します。
C) Partner Connect を使用してリンクされたデータセットを作成し、ソース システムでテーブル ACL を適用して、Databricks を介したアクセスを管理します。
D) Unity Catalog で接続と外部カタログを構成し、Unity Catalog 権限を使用して外部カタログ、スキーマ、およびテーブルへのアクセスを許可します。

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