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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions |
| Topic 2: Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices - Troubleshoot and debug pipelines |
| Topic 3: Data Sharing and Federation | 5% | - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access - Use Delta Sharing for secure data sharing |
| Topic 4: Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards |
| Topic 5: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 6: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
| Topic 7: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
| Topic 8: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources |
| Topic 9: Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health |
| Topic 10: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. データ エンジニアのチームは、多くの同じデータ品質チェックに対する繰り返しの期待値を含むテーブルを DLT パイプラインに追加しています。
チームのメンバーの 1 人が、このパイプラインに定義されているすべてのテーブルでこれらのデータ品質ルールを再利用することを提案しました。
どのようなアプローチでこれを実現できるでしょうか?
A) ファイルの各 DLT ノートブックごとに個別の Databricks ノートブックでデータ品質ルールを管理します。
B) グローバル Python 変数を使用して、同じパイプラインに含まれる DLT ノートブック全体で期待値を可視化します。
C) パイプライン パラメーターとしてスキーマ名を指定して、このパイプラインのターゲット スキーマの外部にある Delta テーブルでデータ品質ルールを維持します。
D) パイプライン構成ファイルにアクセスできる外部ジョブを使用して、このパイプラインのテーブルにデータ品質制約を追加します。
2. ジュニアデータエンジニアが、ワークロードをリレーショナルデータベースシステムからDatabricks Lakehouseに移行しています。ソースシステムはスタースキーマを使用しており、外部キー制約とマルチテーブル挿入を利用して書き込み時にレコードを検証しています。
このワークロードを移行する際にエンジニアが行う決定に影響を与える考慮事項は何ですか?
A) 外部キーは主キー フィールドを参照する必要があります。複数のテーブルを挿入する場合は、Delta Lake の upsert 機能を活用する必要があります。
B) 複数のテーブルに同時にコミットするには、複数のテーブル ロックを取得する必要があり、デッドロック状態になる可能性があります。
C) すべての Delta Lake トランザクションは単一のテーブルに対して ACID 準拠であり、Databricks は外部キー制約を強制しません。
D) Databricks では、ハッシュされた識別子に対してのみ外部キー制約が許可され、これにより、高度に並列化された書き込みでの衝突が回避されます。
E) Databricks は Spark SQL と JDBC をサポートしており、すべてのロジックをリファクタリングなしでソース システムから直接移行できます。
3. Lakehouse内のDelta Lakeテーブル「customer_parsams」は、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
データエンジニアチームは、各更新が成功した直後に、テーブルの新しいバージョンと以前のバージョンとの差異を確認したいと考えています。現在の実装では、どの方法を使用できますか？
A) Spark イベント ログを解析して、更新、挿入、または削除された行を識別します。
B) Delta Lake トランザクション ログを解析して、新しく書き込まれたすべてのデータ ファイルを識別します。
C) Delta Lake の組み込みバージョン管理およびタイムトラベル機能を使用して、新しいバージョンと以前のバージョンの違いを計算するクエリを実行します。
D) DESCRIBE HISTORY customer_churn_params を実行して、追加または変更されたすべてのレコードのログを含む、更新の完全な操作メトリックを取得します。
4. データ エンジニアが、デフォルト構成の共有アクセス モードを使用して新しいクラスターを作成しました。
データ エンジニアは、必要に応じて開発チームがドライバー ログを表示できるようにアクセスを許可する必要があります。
開発チームがこれを実現するために必要な最小限のクラスター権限は何ですか?
A) 管理できる
B) 取り付け可能
C) 閲覧可能
D) 再起動可能
5. Databricks はカスタム Python コード パッケージのインストールにどのディストリビューションをサポートしていますか?
A) CRAN
B) jars
C) CRAM
D) sbt
E) nom
F) Wheels
Solutions:
| Question # 1 Answer: C | Question # 2 Answer: C | Question # 3 Answer: C | Question # 4 Answer: C | Question # 5 Answer: E |
