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

1. トランザクションテーブルは、product_id、user_id、event_date列に基づいてリキッドクラスター化されています。どの操作がクラスターオンライトをサポートしていませんか？

A) CTAS and RTAS statements
B) spark.write.format('delta').mode('append')
C) INSERT INTO operations
D) spark.writestream.format('delta').mode('append')

2. あるデータアーキテクトは、Lakeの組み込みバージョン管理機能とタイムトラベル機能について耳にしました。監査目的で、顧客テーブルに表示されるすべての有効な住所を完全に維持する必要があります。
アーキテクトは、タイプ1のテーブルを実装し、既存のレコードを新しい値で上書きし、Delta Lakeのタイムトラベルを利用して長期監査をサポートすることに関心を持っています。プロジェクトのデータエンジニアは、タイプ2のテーブルの方がパフォーマンスとスケーラビリティが向上すると考えています。この決定において重要な情報はどれですか？

A) タイプ 2 テーブルでは 1 回の更新で複数のフィールドを設定する必要があるため、クエリが部分的に完了した状態で失敗すると、データ破損が発生する可能性があります。
B) タイプ 1 の変更によりデータ ファイルが適切に変更されるため、Delta Lake タイム トラベルを使用してこれらのテーブルの以前のバージョンをクエリすることはできません。
C) Delta Lake はタイプ 0 テーブルのみをサポートします。Delta Lake テーブルにレコードを挿入すると、そのレコードを変更することはできません。
D) シャロークローンをタイプ 1 テーブルと組み合わせて、長期的なバージョン管理の履歴クエリを高速化できます。
E) Delta Lake のタイムトラベルは、長期的なバージョン管理ソリューションを提供するためのコストや待ち時間が適切に拡張できません。

3. データエンジニアはDelta LaleテーブルにLiquid Clusteringを実装しており、それがデータ管理操作にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。テーブルは新しいデータで頻繁に更新されます。
このテーブルは外部テーブルであり、Unity Catalog では管理されていません。Delta Lake の Liquid Clustering は、最初のテーブル作成後に挿入された新しいデータをどのように処理しますか？

A) 書き込み操作中に新しいデータが自動的にクラスター化されます。
B) 新しいデータはステージング領域に書き込まれ、スケジュールされたメンテナンス中にクラスター化されます。
C) 新しいデータは、次の OPTIMIZE 操作までクラスター化されません。
D) 新しいデータはクラスタリング パターンと一致しない場合には拒否されます。

4. データ エンジニアは、きめ細かな権限を持つジョブをデプロイするために Databricks アセット バンドルを構成しています。
要件は次のとおりです。
- データ エンジニア グループにジョブへの CAN_MANAGE アクセスを許可します。
- 監査人グループがジョブを表示できるが、変更/実行できないことを確認します。
- 他のユーザー/グループに意図しない権限を付与しないようにしてください。
データ エンジニアは、要件を満たしながらジョブをどのように展開する必要がありますか?

A) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
B) permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]
C) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
- group_name: admin-team
level: IS_OWNER
D) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
permissions:
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW

5. Databricksジョブは3つのタスクで構成されており、それぞれがDatabricksノートブックです。タスクAは他のタスクに依存しません。タスクBとCは並列実行され、それぞれがタスクAに対して順次依存関係を持ちます。
スケジュールされた実行中にタスク A が失敗した場合、この実行の結果を説明するステートメントはどれですか。

A) タスク B と C はスキップされます。タスク A で表現された一部のロジックは、タスクが失敗する前にコミットされている可能性があります。
B) すべてのタスクが正常に完了しない限り、変更は Lakehouse にコミットされません。タスク A が失敗したため、すべてのコミットは自動的にロールバックされます。
C) すべてのタスクは依存関係グラフとして管理されるため、すべてのタスクが正常に完了するまで、変更は Lakehouse にコミットされません。
D) タスク B と C は構成どおりに実行しようとします。タスク A で行われた変更は、タスクの失敗によりロールバックされます。
E) タスク B と C はスキップされます。ステージの失敗のため、タスク A は変更をコミットしません。

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