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

1. データエンジニアは、頻繁に更新と削除が行われる 800GB の UC マネージドテーブルに対する MERGE 操作を最適化しています。MERGE のパフォーマンスを向上させるために、エンジニアが優先すべき 2 つのアクションはどれですか(2 つ選択してください)。

A) テーブル上の削除ベクトルがまだ有効になっていない場合は有効にします。
B) マージ結合キーを使用して Liquid クラスタリングを適用します。
C) マージの代わりにテーブルを上書きします。
D) テーブルを日付でパーティション分割します。
E) 高カーディナリティ列では ZORDER を使用します。

2. タスクオーケストレーターは、2つの1時間ごとのタスクを実行するように設定されています。まず、外部システムが/mnt/raw_orders/にマウントされたディレクトリにParquetデータを書き込みます。このデータが書き込まれた後、以下のコードを含むDatabricksジョブが実行されます。

フィールド customer_id と order_id は各注文を一意に識別する複合キーとして機能し、time フィールドはレコードがソース システムにキューに入れられた時刻を示すものと想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間おきに重複したエントリをキューに入れることが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 2 時間以上間隔をあけてキューに登録された重複レコードが保持され、orders テーブルに同じ customer_id と order_id を持つ重複レコードが含まれる場合があります。
B) すべてのレコードは、重複が排除されて注文テーブルにコミットされる前に、状態ストアに 2 時間保持されます。
C) 注文テーブルには重複は含まれませんが、2 時間以上遅れて到着したレコードは無視され、テーブルから削除されます。
D) 注文テーブルには最新の 2 時間のレコードのみが含まれ、重複は存在しません。
E) 2 時間以上離れて到着した重複レコードは削除されますが、同じバッチで到着した重複レコードは両方とも注文テーブルに書き込まれる可能性があります。

3. データエンジニアは、複雑な結合と大規模なデータセットを含むDatabricks SQL上で実行速度が遅いDelta Lakeクエリのトラブルシューティングを行っています。根本原因が、不適切なデータスキップ、非効率的な結合戦略、あるいは過剰なデータシャッフルのいずれに関連しているかを特定する必要があります。ネイティブのDatabricksツールを用いて、具体的なボトルネックを特定するには、どのアプローチが適切でしょうか？

A) クエリプロファイルの上位演算子パネルを分析して、BroadcastNestedLoopJoin などの高コスト操作を特定します。
B) LIMIT 句を使用してクエリのサブセットを実行し、実行時間を完全なデータセットと比較します。
C) EXPLAIN コマンドを有効にして、解析された論理プランを確認し、シャッフル サイズを手動で推定します。
D) ジョブ UI でクエリの実行時間を確認し、クラスター リソース使用率メト​​リックと相関させます。

4. データエンジニアは、ワークスペース内の既存のパイプライン設定をキャプチャし、それを使用してJSONファイルを作成し、バージョン管理して新しいパイプラインを作成する必要があります。データエンジニアは、Databricks CLIで構成されたWebターミナルにどのコマンドを入力すればよいでしょうか？

A) 既存のパイプラインのコピーを作成するには、alone コマンドを使用します。パイプラインの定義を取得するには、get JSON コマンドを使用します。これを git に保存します。
B) 既存のパイプラインを停止し、返された設定をリセットコマンドで使用します。
C) get コマンドを使用して既存のパイプラインの設定を取得します。pipeline_id を削除してパイプラインの名前を変更します。これを create コマンドで使用します。
D) すべてのパイプラインの仕様を取得するには、リスト パイプラインを使用します。返された結果の解析からパイプライン仕様を取得し、これを使用してパイプラインを作成します。

5. データエンジニアが、重複メッセージを配信するメッセージバスシステムからデータを取り込むパイプラインを構築しています。重複メッセージは1週間間隔で配信されることがあります。ターゲットはDatabricks Delta Lakeテーブルで、各レコードは1回だけ出現する必要があります。設定されたウォーターマークの外側でイベントが到着する可能性のある重複を処理するには、どのDatabricks取り込みパターンを実装すればよいでしょうか？

A) Delta Lakeのタイムトラベルを使用して重複を識別して削除する
B) 一意のキーでMERGE INTOを使用して書き込み操作を実装します。
C) dropDuplicates変換による構造化ストリーミングを構成する
D) Delta Lakeの変更データフィードを使用して重複レコードをフィルタリングする

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