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

1. シニアデータエンジニアが大規模なデータワークフローを計画しています。現在の課題は、大規模データセットの効果的な管理に不可欠な、スケーラブルなデータモデル構築の基盤となる考慮事項を特定することです。データエンジニアリングチームは、最新のデータプラットフォームを構築するためのスケーラブルなデータモデルを構成するコア機能を特定し、Delta Lakeを検討対象とする理由を示しました。シニアデータエンジニアは、有効でない推奨事項を特定する責任を負います。Delta Lakeを評価する際に、どの主要機能を無視してもよいでしょうか？

A) Delta Lake はメタデータの処理を最適化し、数十億のファイルを効率的に管理し、ペタバイト規模のデータセットへの拡張性を促進します。
B) Delta Lake はさまざまなデータ形式 (Parquet、JSON、CSV など) に対応し、Spark および Databricks ツールと適切に統合されます。
C) Delta Lake はバッチ モードとストリーミング モードの両方でデータをシームレスに処理できるため、データの取り込みと処理に柔軟性があります。
D) Delta Lake はデータ パイプラインの監視とトラブルシューティングに対するサポートが限定的であるため、運用効率を高めるには、関連するパートナー ツールを特定して設定する必要があります。

2. プラットフォームエンジニアは、すべてのワークスペースにおけるSKU階層別に分類されたリソース消費量をレポートする必要があります。エンジニアは、system.billing.usageシステムテーブルを使用してクエリを作成することにしました。製品ごとの日次使用量を正確に返すSQLクエリはどれですか？

A)

B)

C)

D)

3. 施設監視チームは、Delta テーブル device_readings からほぼリアルタイムの PowerBI ダッシュボードを構築しています。
列:
device_id (文字列、一意のセンサーID)
event_ts (TIMESTAMP、取り込みタイムスタンプ UTC)
temperature_c (DOUBLE、温度(℃))
要件：
各センサーについて、重複しない5分ごとに1行生成する
間隔、2 分ずつオフセットされます (例: 00:02-00:07、00:07-00:12、...)。
各行には、間隔の開始、間隔の終了、平均を含める必要があります。
そのスライスの温度。
下流のBIツール(Power BIなど)は、間隔タイムスタンプを使用する必要があります。
時系列バーをプロットします。

A) バケットを AS として (
デバイスIDを選択します。
window(event_ts, '5分', '2分', '5分') AS勝利、
温度_c
device_readingsから
)
デバイスIDを選択します。
win.start AS bucket_start、
win.end AS bucket_end、
AVG(温度_c) AS avg_temp_5m
バケットから
GROUP BY device_id、win
デバイスID、バケット開始で順序付けします。
B) デバイスIDを選択します。
date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) + 間隔 2 分 AS bucket_start、date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) + 間隔 7 分 AS bucket_end、AVG(temperature_c) AS avg_temp_5m FROM device_readings GROUP BY device_id、date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) ORDER BY device_id、bucket_start;
C) デバイスIDを選択します。
イベントts、
AVG(温度_c) OVER (
デバイスIDによるパーティション
イベントtsで順序付け
5分前の行と現在の行の間の範囲
) AS 平均温度5分
device_readingsから
WINDOW w AS (window(event_ts, '5 分', '2 分'));
D) デバイスIDを選択します。
window.start AS bucket_start、
window.end AS bucket_end、
AVG(温度_c) AS avg_temp_5m
device_readingsから
GROUP BY device_id、window(event_ts、'5 minutes'、'5 minutes'、'2 minutes') ORDER BY device_id、bucket_start;

4. データエンジニアは、マルチチーム環境向けにUnity Catalogのガバナンスを実装しています。データサイエンティストは基本的なデータ探索タスクを実行するためにインタラクティブなクラスターを必要とし、自動化されたETLジョブには専用の処理が必要です。データエンジニアは、最小権限を適用しUnity Catalogのコンプライアンスを確保するために、クラスター分離ポリシーをどのように設定すればよいでしょうか？

A) Unity Catalog はどのクラスター構成でも動作するため、すべてのクラスターを NO ISOLATION_SHARED アクセス モードで構成します。
B) 対話型ワークロード用の STANDARD アクセス モードと自動化されたジョブ用の DEDICATED アクセス モードを使用してコンピューティング ポリシーを作成します。
C) すべてのユーザーが任意のクラスター タイプを作成できるようにし、手動構成を使用して Unity カタログ アクセス モードを有効にします。
D) セキュリティ分離を最大限に高めるには、対話型ワークロードと自動化されたジョブの両方に専用アクセス モードのみを使用します。

5. チームのジュニア データ エンジニアが次のコード ブロックを実装しました。

new_eventsビューには、events Deltaテーブルと同じスキーマを持つレコードのバッチが含まれています。event_idフィールドは、このテーブルの一意のキーとして機能します。
このクエリを実行すると、既存のレコードと同じ event_id を持つ新しいレコードはどうなるでしょうか?

A) 無視されます。
B) 挿入されます。
C) 削除されます。
D) 結合されます。
E) 更新されました。

Solutions: