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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Lakehouse Architecture - データ管理 - Unity Catalog - Delta Lake |
| トピック 2: データ品質とガバナンス | 12% | - ガバナンス - データ品質 - Data Lineage |
| トピック 3: モニタリングとトラブルシューティング | 16% | - トラブルシューティング - パフォーマンス最適化 - モニタリング |
| トピック 4: データモデリングとストレージ | 20% | - ファイル形式 - ストレージ最適化 - データモデリング |
| トピック 5: データ処理 | 28% | - データ変換 - ETL Pipelines - Structured Streaming - Spark SQL |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題：
データエンジニアリングチームは、数千のテーブルとビューを含むエンタープライズシステムをレイクハウスに移行しています。彼らは、ブロンズ、シルバー、ゴールドの一連のテーブルを使用して、ターゲットアーキテクチャを実装する予定です。ブロンズテーブルは、本番環境のデータエンジニアリングワークロードでほぼ独占的に使用され、シルバーテーブルはデータエンジニアリングと機械学習の両方のワークロードをサポートするために使用されます。ゴールドテーブルは、主にビジネスインテリジェンスとレポート作成の目的で使用されます。個人識別情報（PII）はすべてのデータ層に存在しますが、シルバーレベルとゴールドレベルのすべてのデータには仮名化と匿名化のルールが適用されます。
組織は、多様なチーム間でのコラボレーション能力を最大限に高めながら、セキュリティ上の懸念を軽減することに関心を持っています。
このシステムを実装するためのベストプラクティスを示す記述はどれですか?
- A. Databricks 上のデータベースは単なる論理構造であるため、データベース構成に関する選択は Lakehouse のセキュリティや検出可能性に影響を与えません。
- B. すべての本番テーブルを単一のデータベースに Storinq すると、Lakehouse 全体で利用可能なすべてのデータ資産の統合ビューが提供され、すべてのユーザーにこのデータベースの表示権限を付与することで検出が簡素化されます。
- C. デフォルトの Databricks データベースで作業すると、マネージド テーブルが DBFS ルートに作成されるため、マネージド テーブルを操作するときに最大限のセキュリティが提供されます。
- D. すべてのテーブルは、作成元のデータベースで使用される同じストレージ コンテナーに存在する必要があるため、組織はデータ分離の要件に応じて数十から数千のデータベースを作成する準備をする必要があります。
- E. データ品質層に基づいてテーブルを別々のデータベースに分離すると、データベース ACL による権限管理が容易になり、管理対象テーブルのデフォルトの保存場所を物理的に分離できるようになります。
解説: (Tech4Exam メンバーにのみ表示されます)
ジュニア データ エンジニアが、Databricks ジョブ UI を使用して一連のジョブを手動で構成しました。
エンジニアは自分の作業を確認すると、自分が各ジョブの「オーナー」としてリストされていることに気づきます。
「所有者」権限を「DevOps」グループに移管しようとしましたが、このタスクを正常に完了できません。
この権限の譲渡を妨げている原因を説明している記述はどれですか?
- A. デフォルトの「admins」グループ以外では、個々のユーザーにのみジョブに対する権限を付与できます。
- B. Databricks ジョブの作成者は常に「所有者」権限を持ちます。この構成は変更できません。
- C. ユーザーは、そのグループのメンバーである場合にのみ、ジョブの所有権をグループに譲渡できます。
- D. ワークスペース管理者のみがグループに「所有者」権限を付与できます。
- E. Databricks ジョブには所有者が 1 人だけ必要です。「所有者」権限をグループに割り当てることはできません。
解説: (Tech4Exam メンバーにのみ表示されます)
データ エンジニアが次の PySpark コードを実行しようとしています。
df = spark.read.table("売上")
結果 = df.groupBy("地域").agg(合計("収益"))
しかし、実行プランを調べて Spark ジョブをプロファイリングすると、集約フェーズで過度のデータ シャッフルが発生していることがわかります。
groupBy 集計操作中のシャッフルを減らすには、どの手法を適用する必要がありますか?
- A. 集約後に coalesce() を使用します。
- B. 集約前にリージョンごとに再パーティション化します。
- C. ブロードキャスト参加を使用します。
- D. DataFrame df をキャッシュします。
解説: (Tech4Exam メンバーにのみ表示されます)
Apache Kafka プロデューサーからのすべてのレコードは、次のスキーマを持つ単一の Delta Lake テーブルに取り込まれます。
キーはバイナリ、値はバイナリ、トピックは文字列、パーティションはLONG、オフセットはLONG、タイムスタンプはLONGです。5つの固有のトピックが取り込まれています。個人識別情報（PII）が含まれるのは「登録」トピックのみです。企業はPIIへのアクセスを制限したいと考えています。また、このテーブルにPIIを含むレコードは、最初の取り込み後14日間のみ保持することを希望しています。
ただし、個人情報以外の情報については、これらの記録を無期限に保持したいと考えています。
次のソリューションのうちどれが要件を満たしていますか?
- A. データはトピック フィールドごとにパーティション分割され、ACL と削除ステートメントがパーティション境界を活用できるようになります。
- B. すべてのデータは 2 週間ごとに削除する必要があります。Delta Lake のタイム トラベル機能を活用して、PII 以外の情報の履歴を維持する必要があります。
- C. 値フィールドはバイナリ データとして保存されるため、この情報は PII とは見なされず、特別な予防措置を講じる必要はありません。
- D. データは登録フィールドごとに分割され、PII ディレクトリに対して ACL と削除ステートメントを設定できるようになります。
- E. パーティション フィールドに基づいて個別のオブジェクト ストレージ コンテナーを指定し、ストレージ レベルでの分離を可能にする必要があります。
解説: (Tech4Exam メンバーにのみ表示されます)
データエンジニアは、Pythonライブラリを介してOpen AIを呼び出す不正検出パイプラインを構築しており、APIを使用する際にアクセストークンを含める必要があります。データエンジニアは、シークレットを作成するためにどのDatabricks CLIコマンドを使用すればよいでしょうか？
- A. databricks tokens put-token SCOPE KEY; dbutils.tokens.get (SCOPE, KEY)
- B. databricks secrets put-secret KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
- C. databricks tokens put-token KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
- D. databricks secrets put-secret SCOPE KEY; dbutils.secrets.get (SCOPE, KEY)
解説: (Tech4Exam メンバーにのみ表示されます)
Asou
