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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 エンジニアリング チームは次のコードを管理しています。

このコードが論理的に正しい結果を生成し、ソース テーブル内のデータが重複排除され検証されていると仮定すると、このコードを実行すると何が起こるかを説明するステートメントはどれですか。

A) 増分ジョブは状態ストアの情報を活用して、ソース テーブル内の結合されていない行を識別し、これらの行を enriched_iteinized_orders_by_account テーブルに書き込みます。
B) enriched_itemized_orders_by_account テーブルは、結合ロジックで参照される 3 つのテーブルのそれぞれにある現在の有効なデータ バージョンを使用して上書きされます。
C) enriched_itemized_orders_by_account がクエリされるまで計算は行われません。クエリの具体化時に、結合ロジックで参照される 3 つのテーブルのそれぞれにある現在の有効なデータ バージョンを使用して結果が計算されます。
D) 増分ジョブは、いずれかのソース テーブルに新しい行が書き込まれたかどうかを検出します。新しい行が検出されると、すべての結果が再計算され、enriched_itemized_orders_by_account テーブルを上書きするために使用されます。
E) バッチ ジョブは、accountID を主キーとして使用して、enriched_itemized_orders_by_account テーブルを更新し、テーブルの現在のバージョンとは異なる値を持つ行のみを置き換えます。

2. 以下の各構成は、各クラスターに合計 400 GB の RAM、合計 160 個のコアがあり、VM ごとに 1 つの Executor のみがあるという点では同一です。
完了を保証する必要のある非常に長時間実行されるジョブがある場合、1 つ以上の VM 障害を考慮して、どのクラスター構成でジョブの完了を保証できますか。

A) - 合計VM数: 16
- Executor あたり 25 GB
- 10 コア / エグゼキューター
B) - 合計VM数: 8
- Executor あたり 50 GB
- 20 コア / エグゼキューター
C) - 合計VM数: 1
- Executor あたり 400 GB
- 160 コア/エグゼキューター
D) - 合計VM数: 2
- Executor あたり 200 GB
- 80 コア / エグゼキューター
E) - 合計VM数: 4
- Executor あたり 100 GB
- 40 コア / エグゼキューター

3. データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipelines で顧客データパイプラインを構築しています。ソースは、顧客レコードの挿入、更新、削除を含む、保存期間が限定されたクラウドベースのイベントストリームです。これらの変更は、SCD タイプ 1 テーブルをターゲットテーブル customer_dim として維持するために、AUTO CDC INTO 構文を使用して適用されます。データエンジニアは、customer_dim テーブルからストリームを取得し、更新イベントと削除イベントのみに反応してデータを増分処理するダウンストリームジョブをどのように構築すればよいでしょうか。

A) customer_dim テーブルからのストリーミングは、SCD 2 保持の場合にのみ可能です。
B) customer_dim テーブルから変更データ フィードを読み取り、フィルターを適用して変更イベントを段階的に処理します。
C) 更新および削除中にパイプラインが壊れないようにするには、customer_dim からのストリーミング中に ignoreChanges フラグを使用します。
D) SCD 1 として保存する場合、AUTO CDC INTO のターゲットには更新と削除が含まれます。これらの操作により、customer_dim からのストリーミングが失敗する可能性があります。代わりに、元のソースから別のストリームを構築してください。

4. データサイエンスチームから、ユーザーレビューの自由形式テキストに対するクエリの高速化に関する支援の依頼がありました。現在、データは以下のスキーマでParquetに保存されています。
item_id INT、user_id INT、review_id INT、rating FLOAT、review STRING
レビュー列には、ユーザーが投稿したレビューの全文が表示されます。具体的には、データサイエンスチームは、このフィールドに30個のキーワードのいずれかが存在するかどうかを特定しようとしています。
ジュニア データ エンジニアは、このデータを Delta Lake に変換するとクエリのパフォーマンスが向上すると提案しています。
ジュニアデータエンジニアの提案に対する正しい応答はどれですか?

A) Delta Lake 統計は、テーブルの最初の 4 列でのみ収集されます。
B) パフォーマンスの向上を確認するには、ZORDER ON レビューを実行する必要があります。
C) Delta ログは、選択的なフィルタリングをサポートするために、フリーテキスト フィールドの用語マトリックスを作成します。
D) Delta Lake 統計は、カーディナリティの高いフリーテキスト フィールドに対して最適化されていません。
E) Delta Lake ではテキスト データを保存できません。

5. データサイエンスチームは、MLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。このモデルは列名のリストを受け取り、DOUBLE型の新しい列を返します。
次のコードは、本番モデルを正しくインポートし、customer_id キー列を含む顧客テーブルを DataFrame に読み込み、モデルに必要な特徴列を定義します。

どのコード ブロックが、スキーマ「customer_id LONG、predictions DOUBLE」を持つ DataFrame を出力しますか。

A) df.select("customer_id", model(*columns).alias("predictions"))
B) df.map(lambda x:model(x[columns])).select("customer_id, 予測")
C) df.apply(モデル、列).select("customer_id, 予測")
D) df.select("customer_id", pandas_udf(model, columns).alias("predictions"))
E) model.predict(df, columns)

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