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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. 述語プッシュダウンを活用しないことによって発生するパフォーマンスの問題を、Spark UI のどこで診断できますか?

A) ストレージ詳細画面で、どのRDDがディスク上に保存されていないかを確認します。
B) クエリ詳細画面で物理プランを解釈することにより
C) Executorのログファイルで、「述語プッシュダウン」を捕捉することにより
D) Delta Lakeのトランザクションログで、列の統計情報に注目してください。
E) ステージの詳細画面の完了ステージテーブルで、入力列から読み取ったデータのサイズを確認します。

2. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、ユーザーのレコード削除を審査しています。削除リクエストをuser_lookupテーブルからユーザー集計テーブルに反映させるため、以下のロジックが実装されています。

user_id が一意の識別キーであり、削除を要求したすべてのユーザーが user_lookup テーブルから削除されていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、user_aggregates テーブルから削除されるレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由はどれですか。

A) いいえ。変更データ フィードは挿入と更新のみを追跡し、削除されたレコードは追跡しません。
B) はい。Delta Lake ACID 保証により、DELETE コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。
C) いいえ。Delta Lake の DELETE コマンドは、MERGE INTO コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。
D) はい。変更データ フィードは外部キーを使用して、Lakehouse 全体での削除の一貫性を確保します。
E) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、BACUM コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを削除するまで、タイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。

3. データエンジニアが、customer_id、transaction_timestamp(ミリ秒単位の精度)、amount_spent を含む PySpark DataFrame df 内のトランザクションデータを分析しています。目的は、顧客ごとに、transaction_timestamp の順序に従って、amount_spent の累積合計を計算することです。累積合計には、最も古いタイムスタンプから現在の行までのすべてのトランザクションが含まれ、各顧客パーティション内の時間的な順序が尊重される必要があります。適切なウィンドウ指定を最も正確に構築し、集計を適用して顧客ごとの正確な累積支出を算出する PySpark コードスニペットはどれですか。

A)

B)

C)

D)

4. データ エンジニアは、非常に類似したコードを持つ複数のテーブル定義を含む次の DLT コードをリファクタリングしたいと考えています。

パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。

パイプラインは、このリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、これらのテーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?

A) テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
B) ループを別のテーブル定義内にラップし、一般化された名前とプロパティを使用して、内部テーブルのものと置き換えます。
C) for ループの異なる入力を使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
D) パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。

5. データエンジニアは、顧客取引データを処理する本番環境のLakeflow宣言型パイプラインを管理しています。パイプラインには、transaction_amount > 0やcustomer_id IS NOT NULLといった、いくつかのデータ品質期待値が含まれています。これらの期待値は、SQLのEXPECT句を使用して定義されています。
エンジニアは、最新のパイプライン更新中に各期待値を満たしたレコード数と満たなかったレコード数を分析することで、パイプラインのデータ品質を監視することを目指しています。Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログは、event_log_tableというDeltaテーブルに保存されます。
最新のパイプライン更新では、各期待値の名前、関連付けられたデータセット、期待値を満たしたレコードの数、期待値を満たさなかったレコードの数などの情報を抽出するための、プログラム的に適切なアプローチを決定します。
Lakeflow 宣言型パイプライン イベント ログから必要なデータ品質メトリックを取得する方法はどれですか。

A) event_log_table にアクセスし、event_type = 'expectation_result' のイベントをフィルタリングし、詳細フィールドから期待メトリックを抽出します。
B) Lakeflow 宣言型パイプライン UI を使用して特定のパイプラインに移動し、データセットを選択し、[データ品質] タブを表示して期待メトリックを手動で取得します。
C) event_log_table にアクセスし、event_type = 'flow_progress' のイベントをフィルタリングし、details.flow_progress.data_quality.expectations フィールドを解析して必要なメトリックを抽出します。
D) event_log_table で、event_type = 'data_quality' のイベントを照会し、passed_records フィールドと failed_records フィールドを直接選択します。

Fragen und Antworten: