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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) テーブルを日付でパーティション分割します。
B) 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。
C) 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。
D) マージの代わりにテーブルを上書きします。
E) 高カーディナリティ列では ZORDER を使用します。

2. データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？

A) ジョブ実行の詳細ページから、ジョブのログをエクスポートするか、ログ配信を構成します。次に、コンピューティングの詳細ページからコンピューティング ドライバー ログとイベント ログを取得して、stdout/stderr をクラスター イベントと関連付けます。
B) ノートブックの対話型デバッガーを使用して、マルチタスク ジョブ全体を再実行し、失敗したタスクのステップスルー トレースをキャプチャします。
C) ノートブックの実行結果を HTML にエクスポートします。このバンドルには、すべてのタスクにわたる完全な stdout、stderr、およびクラスター イベント履歴が含まれます。
D) ワーカー ログにはすべてのタスクとクラスター イベントの stdout/stderr が含まれているため、Spark UI からワーカー ログを直接ダウンロードし、ドライバー ログは無視します。

3. DevOpsチームは、Jobs UIを使用して毎日実行するようにスケジュールされたノートブックのコレクションとして、本番環境ワークロードを構成しました。チームに新しく加わったデータエンジニアが、本番環境のロジックを確認するために、これらのノートブックの1つへのアクセスを要求しました。本番環境のコードやデータに誤って変更を加えずに、ユーザーに付与できるノートブック権限の最大レベルはどれくらいでしょうか？

A) 実行可能
B) 読み取り可能
C) 管理できる
D) 編集可能

4. データエンジニアがメールアドレスを含む列をマスクしています。目標は、すべての行で同じ長さの出力文字列を生成し、メールアドレスの値ごとに異なる出力を生成することです。
これを実現するにはどの SQL 関数を使用する必要がありますか?

A) hash(email)
B) mask(email, '?')
C) sha2(email, 0)
D) sha1(email)

5. ある企業は、複数のデータソースにLakehouse Federationを実装したいと考えていますが、データの一貫性と、すべてのチームが同じ権限のあるデータバージョンにアクセスできるようにすることを懸念しています。Lakehouse Federationがデータの一貫性を維持するために適切な記述はどれですか？

A) フェデレーションは、ソース システムの現在の状態を反映する読み取り専用アクセスを提供します。
B) 個別のデータ同期サービスを展開する必要があります。
C) フェデレーションは手動で更新する必要があるローカル コピーを作成します。
D) フェデレーションは、すべてのソースからの変更データ キャプチャ (CDC) を実装します。

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