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

1. データエンジニアがDatabricksで大規模なパーティション化された小売データセットを分析しています。各行は営業担当者による売上を表しています。データセットには、以下のスキーマを持つ数百万件のレコードが含まれています。
sales_df: [salesperson_id: string, region: string, sale_amount: double, sale_date: date] データ エンジニアは、各地域内の営業担当者を累計売上高に基づいてランク付けし、最高の売上高を 1 とする DataFrame を生成する必要があります。複数の営業担当者の合計売上高が同じ場合は、同じランクを共有する必要があります。
データ エンジニアは、PySpark ウィンドウ関数と dense_rank () 関数を使用してこのロジックを実装したいと考えています。
このランキングを実行するコード スニペットはどれですか?

A)

B)

C)

D)

2. アナリティクスチームは、データエンジニアリングチームが作成した顧客トランザクションのDeltaテーブル(約200億レコード)に対して、Databricks SQLで短期的な実験を実行したいと考えています。データエンジニアリングチームは、ダウンタイムを最小限に抑え、進行中のETLプロセスに影響を与えないようにするために、どのような戦略を採用すべきでしょうか？

A) CTAS ステートメントを使用して分析チーム用の新しいテーブルを作成します。
B) 分析チーム用にテーブルを浅く複製します。
C) 分析チームに本番環境テーブルへの直接アクセス権を付与します。
D) 分析チーム用にテーブルをディープクローンします。

3. あるデータエンジニアが、組織内の安全なデータ共有戦略を設計しています。同社は、機密性の高い顧客分析データを2つの異なるパートナーと共有する必要があります。パートナーAはUnity Catalogを有効にしたDatabricksを使用していますが、パートナーBはDatabricksを使用せずにAWS上のApache Sparkを使用しています。これらのシナリオにおいて、安全なデータ共有をどのように実装すればよいでしょうか？

A) セキュリティ要件が同一であるため、両方のパートナーは同じデルタ共有アプローチを使用する必要があります。最大限の互換性を確保するため、両方のパートナーに対してベアラートークンを作成し、オープン共有プロトコル (D2O) を使用する必要があります。
B) パートナーAには、ユニットカタログ統合とトークン不要の交換システムを備えたDatabricks間共有(D2D)を実装します。パートナーBには、ベアラートークンまたはOIDCフェデレーションによる認証を備えたオープン共有プロトコル(D2O)を使用し、両方のアプローチで堅牢なセキュリティとガバナンスを維持します。
C) オープン共有プロトコル(D2O)はD2D共有よりもセキュリティが高いため、両方のパートナーで使用してください。ベアラートークン方式は、Unity Catalogのネイティブ認証よりも常に安全です。
D) Databricks 間共有 (D2D) は同じクラウドプロバイダー内でのみ使用できます。そのため、クロスクラウドシナリオではオープン共有 (D2O) を使用する必要があります。ユニットカタログガバナンスは、外部プラットフォームと共有する場合は利用できません。

4. データエンジニアリングチームのメンバーが、より大規模なデータパイプラインの一部としてスケジュール設定したいという短いノートブックを提出しました。以下のコマンドは、提示されているとおりに実行した場合に論理的に正しい結果を生成するものと仮定します。

ジョブとしてスケジュールする前にノートブックから削除する必要があるコマンドはどれですか?

A) コマンド6
B) コマンド3
C) コマンド 5
D) コマンド4
E) コマンド2

5. データ エンジニアリング チームは次のコードを管理しています。

このコードが論理的に正しい結果を生成し、ソース テーブル内のデータが重複排除され検証されていると仮定すると、このコードを実行すると何が起こるかを説明するステートメントはどれですか。

A) 増分ジョブは、状態ストア内の実行情報を活用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルの集計値を更新します。
B) 増分ジョブは、silver_customer_sales テーブルに新しい行が書き込まれたかどうかを検出します。新しい行が検出されると、すべての集計が再計算され、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを上書きするために使用されます。
C) gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルは、バッチ ジョブとして silver_customer_sales テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
D) silver_customer_sales テーブルは、バッチ ジョブとして gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
E) バッチ ジョブは、customer_id を主キーとして使用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを更新し、テーブルの現在のバージョンと異なる値を持つ行のみを置き換えます。

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