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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules - Implement schema evolution and management |
| Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming |
| Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
ストリーミング動画分析チームは、Unity Catalog で管理される Delta テーブル video_events に毎日数十億件のイベントを取り込み、分析を行っています。アナリストは、user_id、campaign_id、region などの列に対して、アドホックなポイントルックアップクエリを実行しています。チームは手動で OPTIMIZE video_events ZORDER BY (user_id, campaign_id, region) を実行していますが、最新のデータでは依然としてパフォーマンスが低く、運用上のオーバーヘッドも懸念されています。チームは、クエリパターンの変化に合わせてホットな列を同じ場所に配置し続けるための、手間のかからない方法を求めています。チームは video_events でどの Delta 機能を活用すべきでしょうか？
- A. 最近のファイルのパフォーマンスを向上させるために、各ジョブの後に OPTIMIZE/ZORDER を実行するようにスケジュールします。
- B. 自動圧縮 (optimizeWrite および autoCompact) を有効にします。
- C. デルタキャッシュを有効にします。
- D. Liquid Clustering (CLUSTER BY AUTO) と予測最適化を活用します。
Correct Answer: D 🗳️
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次のロジックを使用して、activity_details という名前の Delta テーブルに CHECK 制約が正常に追加されました。
バッチジョブは、緯度 = のレコードを含む新しいレコードをテーブルに挿入しようとしています。
45.50、経度 = 212.67。
このバッチ挿入の結果を説明するステートメントはどれですか?
- A. 書き込みにはターゲット テーブル内のすべてのレコードが含まれます。違反は valid_coordinates というブール列に示されます。
- B. 書き込みでは、テーブル制約に違反するレコードを除くすべてのレコードが挿入されます。違反するレコードは隔離テーブルに記録されます。
- C. 制約違反のため書き込みは完全に失敗し、ターゲット テーブルにレコードは挿入されません。
- D. 違反レコードに達すると書き込みは失敗します。以前に処理されたレコードはターゲット テーブルに記録されます。
- E. 書き込みでは、テーブル制約に違反するレコードを除くすべてのレコードが挿入されます。違反するレコードは警告ログに報告されます。
Correct Answer: C 🗳️
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データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？
- A. 機密列を選択せずにビューを作成します。
- B. UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。
- C. 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。
- D. 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。
Correct Answer: B 🗳️
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データエンジニアは、データスキューと頻繁に変更されるクエリフィルター列に悩まされているマネージドDeltaテーブルを最適化しています。エンジニアは、クエリパターンの変化に伴うコストのかかるデータ書き換えを回避したいと考えています。テーブルサイズは1TB未満です。データエンジニアはこの要件をどのように満たすべきでしょうか？
- A. 既存のファイルを書き換えることなくデータレイアウトを柔軟に再編成し、新しいフィルター列に簡単に適応できるため、Z オーダーを適用します。
- B. パーティション分割と Z オーダーを組み合わせることで、柔軟性を最大限に高め、クエリ パターンの変更に伴うメンテナンスを最小限に抑えます。
- C. 効率的なデータスキップを提供し、いつでもパーティション列を簡単に変更できるため、Hive スタイルのパーティション分割を使用します。
- D. データの偏りを効率的に処理し、既存のデータを書き換えずにクラスタリング キーを変更し、進化するクエリ パターンに適応できるため、Liquid Clustering を有効にします。
Correct Answer: D 🗳️
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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. spark.sql.shuffle.partitions を 200 から 10000 に増やします。
- B. /*+ MERGE(r) */ を使用してソートマージ結合を強制します。
- C. 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。
- D. 範囲結合ヒント /*+ RANGE_JOIN(r, 65536) */ を追加します。
Correct Answer: D 🗳️
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