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

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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. ある大企業は、膨大な量と高速のデータを持つ多数のテーブルを並列更新する数百のパイプラインを伴う、ほぼリアルタイムのソリューションを実装したいと考えています。
この要件を満たすには、次のどのソリューションを実装しますか?

A) すべてのテーブルを単一のデータベースに保存し、Databricks Catalyst Metastore が全体的なスループットを負荷分散できるようにします。
B) クラウド ベンダーによって課せられる API 制限を回避するために、Delta Lake テーブルを独自のストレージ コンテナーに分離します。
C) 多数のデータ ファイルを並行して書き込めるように、取り込みテーブルを短い時間間隔でパーティション分割します。
D) 最適化されたクラウド ストレージ接続を活用してデータ スループットを最大化する Databricks 高同時実行クラスターを使用します。
E) すべてのデータをオブジェクト ストレージではなく接続された SSD ボリュームに保存するように Databricks を構成すると、ファイル I/O が大幅に増加します。

2. 工場内の故障したIoTセンサーが-500℃の温度を報告したため、LDPパイプラインは-100℃から200℃までの値しか許容しないという期待値を満たせませんでした。データエンジニアは、この原因をより深く理解するために、不具合のあるデータをさらに分析したいと考えています。データエンジニアは、データ品質基準を維持しながら、不具合のあるデータをどのように解決すべきでしょうか？

A) 無効なレコードが出力に含まれ、パイプラインが失敗しないように、期待アクションを失敗から警告に変更します。
B) データの品質に関係なく、将来の障害を防ぐために、パイプラインからすべての期待を削除します。
C) パイプライン コードを修正し、パイプラインを再実行する前に、障害のあるデータを分離するための検疫ロジックを実装します。
D) エラーを無視してパイプラインを再実行します。Databricks は次回の実行時に問題のあるレコードを自動的にスキップします。

3. あるデータ組織は、Unity Catalog 対応ワークスペースからキュレーションされたデータセットを安全に配信するために Delta Sharing を導入しました。データエンジニアリングチームは、大規模な Delta テーブルを社内では Databricks-to-Databricks 経由で、社外では Open Sharing 経由で集約レポートを共有しています。テスト中に、アクセス制御、データ更新の可視性、共有可能なオブジェクトの種類に関する課題に直面しました。Databricks-to-Databricks または Open Sharing と併用する場合の Delta Sharing プロトコルまたは実装の制限事項は何ですか？

A) オープン共有では、受信者はボリューム、モデル、またはノートブックにアクセスできません。静的なデルタ テーブルのみがサポートされます。
B) Databricks 間の共有では、Unity Catalog の受信者は COPY INTO または REST API を使用してデータを手動で再取り込みする必要があります。
C) Delta Sharing は Unity Catalog 対応テーブルをサポートしていません。共有できるのは従来の Hive Metastore テーブルのみです。
D) デルタ共有 (Databricks 間およびオープン共有の両方) では、受信者が選択権限を持っている場合にソース データを変更できます。

4. データエンジニアは、修復履歴を含む最新のジョブ実行に関する情報を収集するアプリケーションを作成する必要があります。データエンジニアはリクエストをどのようにフォーマットすればよいでしょうか？

A) run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/get を呼び出します。
B) job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/listを呼び出します。
C) run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/list を呼び出します。
D) job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/getを呼び出します。

5. 以下の各構成は、各クラスターに合計 400 GB の RAM、合計 160 個のコアがあり、VM ごとに 1 つの Executor のみがあるという点では同一です。
完了を保証する必要のある非常に長時間実行されるジョブがある場合、1 つ以上の VM 障害を考慮して、どのクラスター構成でジョブの完了を保証できますか。

A) - 合計VM数: 4
- Executor あたり 100 GB
- 40 コア / エグゼキューター
B) - 合計VM数: 16
- Executor あたり 25 GB
- 10 コア / エグゼキューター
C) - 合計VM数: 8
- Executor あたり 50 GB
- 20 コア / エグゼキューター
D) - 合計VM数: 1
- Executor あたり 400 GB
- 160 コア/エグゼキューター
E) - 合計VM数: 2
- Executor あたり 200 GB
- 80 コア / エグゼキューター

Fragen und Antworten: