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Learn more easily

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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、大規模なETLパイプライン向けにDatabricks CLIを使用してクラスターを作成したいと考えています。クラスターには5つのワーカーとi3.xlargeタイプのドライバー1つ、そして「14.3.x-scala2.12」ランタイムを使用する必要があります。データエンジニアはどのコマンドを使用すべきでしょうか？

A) databricks clusters add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
B) databricks compute add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
C) databricks compute create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name Data Engineer_cluster
D) databricks clusters create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name DataEngineer_cluster

2. データ エンジニアは、Jobs API を使用して Databricks でのジョブの監視と回復を自動化したいと考えています。
すべてのジョブをリストし、失敗したジョブを特定して再実行する必要があります。データエンジニアはどのような順序でAPIアクションを実行すべきでしょうか？

A) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/create エンドポイントを使用して新しいジョブを作成し、jobs/run-now を使用して新しいジョブを実行します。
B) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/runs/list を使用してジョブの実行ステータスを確認し、jobs/run-now を使用して失敗したジョブを再実行します。
C) jobs/cancel エンドポイントを使用して失敗したジョブを削除し、jobs/create を使用してジョブを再作成して、新しいジョブを実行します。
D) jobs/get エンドポイントを使用してジョブの詳細を取得し、jobs/update を使用して失敗したジョブを再実行します。

3. 本番環境データへの偶発的なコミットを防ぐため、シニアデータエンジニアは、すべての開発作業でDelta Lakeテーブルのクローンを参照するというポリシーを制定しました。ディープクローンとシャロークローンの両方をテストした後、シャロークローンを使用して開発テーブルを作成しました。最初のテーブル作成から数週間後、タイプ1の緩やかに変化するディメンション（SCD）として実装された複数のテーブルのクローンバージョンが動作しなくなりました。ソーステーブルのトランザクションログには、前日にバキュームが実行されたことが記録されています。
クローンされたテーブルが機能しなくなったのはなぜですか?

A) バキュームを実行すると、テーブルの浅いクローンが自動的に無効になります。クローンされたテーブルを繰り返しクエリする場合は、常に深いクローンを使用する必要があります。
B) SHALLOW CLONE で作成されたテーブルは、デフォルトの保持しきい値である 7 日後に自動的に削除されます。
C) クローン操作によって作成されたメタデータは、バキュームコマンドによって無効として削除されたデータファイルを参照しています。
D) タイプ 1 の変更によって既存のレコードが上書きされるため、Delta Lake は複製されたテーブルのデータの一貫性を保証できません。
E) バキュームによって圧縮されたデータ ファイルはクローンされたメタデータによって追跡されません。クローンされたテーブルで更新を実行すると、最近の変更が取り込まれます。

4. データエンジニアは、データレイクから大量の生のJSONログをDeltaテーブルに処理し、レポートを作成するための夜間バッチETLパイプラインを構築するという任務を負っています。データは1日に1回一括で到着し、パイプラインの完了には数時間かかります。コスト効率も重要ですが、パイプライン完了のパフォーマンスと信頼性が最優先事項です。データエンジニアはどのタイプのDatabricksクラスターを構成すべきでしょうか？

A) 多目的クラスターが常に実行され、低レイテンシのジョブ起動時間を保証します。
B) 対話型 SQL ワークロード向けに設計された高同時実行性クラスター。
C) パイプラインの実行中に複数のワーカー間で自動スケーリングするように構成されたジョブ クラスター。
D) コストを削減するためにワーカーノードの数が少ない軽量の単一ノード クラスター。

5. データエンジニアチームは、新しいデータパイプラインへの移行を開始する前に、開発テスト環境と本番環境の環境を構築しています。チームは、コードとコード実行結果のデータの両方について広範なテストを行う必要があり、可能な限り本番環境と同様のデータを使用して開発とテストを実施したいと考えています。
ジュニアデータエンジニアが、本番環境データを開発テスト環境にマウントし、本番環境データに対してプレプロダクションコードを実行できるようにすることを提案しました。開発環境ではすべてのユーザーが管理者権限を持っているため、ジュニアデータエンジニアはチームのために権限の設定とデータのマウントを申し出ました。
この状況のベストプラクティスをとらえた記述はどれですか?

A) 対話型コードが実行される環境では、運用データには読み取り権限でのみアクセスできるようにする必要があります。環境ごとに分離されたデータベースを作成すると、リスクがさらに軽減されます。
B) すべての開発者、テスト、本番環境のコードとデータは、単一の統合ワークスペースに存在する必要があります。テストと開発用に別々の環境を作成すると、リスクがさらに軽減されます。
C) Delta Lake はすべてのデータをバージョン管理し、タイムトラベルをサポートしているため、ユーザーエラーや悪意のある人物によって運用データが完全に削除されることはありません。そのため、運用データをどこにでもマウントすることは一般的に安全です。
D) 運用データへのアクセスは常にパススルー資格情報を使用して検証されるため、任意の Databricks 開発環境にデータをマウントしても安全です。

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