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

1. Predictive Optimization は、Unity Catalog Managed テーブルに対してデフォルトで有効になっている自動化された Databricks サービスです。Delta テーブルを継続的に最適化することで、最適なパフォーマンスとコストを確保し、維持管理を支援します。Predictive Optimization は、Delta テーブルを維持するためにどの 2 つの操作を実行しますか？(2 つ選択してください。)

A) 分析
B) バケット化
C) コンパクト
D) 最適化
E) パーティション

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) 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。
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 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。
D) 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。
E) 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。

3. データエンジニアは、databricks.yml で複数のターゲットを指定して Databricks アセットバンドルを設定し、本番環境ワークスペースにデプロイしました。デプロイを検証するには、prod ターゲットのコンテキスト内で my_project_job というジョブを呼び出す必要があります。
ジョブが既にデプロイされていると仮定すると、ターゲット固有の設定が尊重されていることを確認しながら、ジョブの実行をトリガーする必要があります。どのコマンドでジョブの実行をトリガーしますか？

A) databricks execute my_project_job -e prod
B) databricks bundle run my_project_job -t prod
C) databricks run my_project_job -t prod
D) databricks job run my_project_job --env prod

4. データ エンジニアが数学関数のコレクションをテストしています。そのうちの 1 つは、別の関数で説明されている曲線の下の領域を計算します。
アサート(myIntegrate(ラムダ x: x*x, 0, 3) [0] == 9)
上記の行はどのような種類のテストを表していますか?

A) 機能的
B) ユニット
C) エンドツーエンド
D) マニュアル
E) 統合

5. データガバナンスチームは、個人識別情報(PH)を含むすべてのテーブルに明確な注釈を付けるという要件を制定しました。これには、列コメント、テーブルコメントの追加、カスタムテーブルプロパティ「contains_pii」をtrueに設定することが含まれます。
新しいテーブルを作成するには、次の SQL DDL ステートメントが実行されます。

これら 3 つの要件が満たされていることを手動で確認できるコマンドはどれですか?

A) SHOW TBLPROPERTIES dev.pii テスト
B) 拡張dev.piiテストの説明
C) 履歴の説明 dev.pii テスト
D) DETAIL dev.pii テスト
E) SHOW TABLES dev

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