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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、既存の本番環境の Databricks ジョブをアセット バンドル管理下に置き、次のことを確認したいと考えています。
- ジョブの現在の設定はYAMLとしてキャプチャされ、
参照されるファイルはバンドル プロジェクトに含まれます。
- バンドルのYAMLの今後の変更により、既存のジョブが更新されます。
配置(新しいジョブを作成しない)
データ エンジニアは、アセット バンドル管理下で本番ジョブを正常に移行するにはどうすればよいですか?

A) バンドルプロジェクト内のジョブのYAML構成を手動で作成し、すべての設定が既存のジョブと一致するようにします。その後、Databricksのバンドルデプロイを実行してバンドルをデプロイすると、ワークスペース内の既存のジョブが更新されます。
B) ジョブ定義をJSON形式でエクスポートし、YAMLに変換してバンドルに配置します。その後、Databricksのbundle deployを実行して既存のジョブを更新します。
C) Databricks の bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。その後、Databricks の bundle deploy を実行してバンドルをデプロイします。これにより、既存のジョブは常に自動的に更新されます。
D) databricks bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。次に、Databricks bundle deployment を実行し、bind を実行してバンドルのジョブリソースをDatabricks内の既存のジョブにリンクします。

2. データエンジニアは、manufacturing-teamというグループにアクセス権限を付与する必要があります。このチームには、qualityスキーマにテーブルを作成する権限が必要です。manufacturing-teamというグループに、manufacturingという親カタログを持つproductionというスキーマにテーブルを作成する権限を最小限の権限で付与するには、どのSQLコマンドセットが適切でしょうか？

A) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する CREATE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
B) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する USE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
C) SCHEMA manufacturing.quality に対する TABLE の使用権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CHEMA の使用権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG に対する CATALOG の使用権限を Manufacturing-team に付与します。
D) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。

3. アップストリームソースは、Parquetデータを1時間ごとのバッチとして、現在の日付を名前とするディレクトリに書き込みます。夜間のバッチジョブは、次のコードを実行して、日付変数で示される前日のすべてのデータを取り込みます。

フィールド customer_id と order_id は、各注文を一意に識別するための複合キーとして機能すると想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間間隔を置いて重複したエントリを生成す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) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、これらのレコードは上書きされます。
B) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、操作は失敗します。
C) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれますが、新しく書き込まれたレコードにはターゲット テーブルに既に存在する重複レコードが含まれている場合があります。
D) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれ、ターゲット テーブルに重複のないレコードのみが書き込まれます。
E) 注文テーブルへの各書き込みでは、新規レコードと既存レコードの結合に対して重複排除が実行され、重複レコードが存在しないことが保証されます。

4. マーケティング チームは集計テーブルで営業組織とデータを共有したいと考えていますが、両チームが使用するフィールド名が一致しておらず、マーケティング固有のフィールドの多くが営業組織で承認されていません。
シンプルさを重視しながら状況に対処するソリューションは次のどれですか?

A) 現在の運用パイプラインに並列テーブル書き込みを追加し、マーケティング テーブルから必要に応じて変化する新しい販売テーブルを更新します。
B) マーケティング チームに結果を CSV としてダウンロードし、営業組織に電子メールで送信するよう指示します。
C) 必要なスキーマを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake の DEEP CLONE 機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
D) CTAS ステートメントを使用して、マーケティング テーブルから派生テーブルを作成し、変更を伝播するための本番環境を構成します。
E) 営業チームに承認されたフィールドのみを選択してマーケティング テーブルにビューを作成し、営業命名規則に標準化する必要があるフィールドの名前をエイリアスします。

5. データエンジニアとプラットフォームエンジニアが協力してシス​​テムタスクの自動化に取り組んでいます。特定の日次Databricksジョブがその日のうちに正常に完了した場合にのみ、Databricksの外部でスクリプトを実行する必要があります。ジョブの最終実行を確認するために、Databricks CLIコマンドを使用しました。このタスクに必要なコマンドオプションは何ですか？

A) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
B) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
C) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- active-only
D) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS --active- only

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