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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

データ エンジニアは、既存の本番環境の Databricks ジョブをアセット バンドル管理下に置き、次のことを確認したいと考えています。
- ジョブの現在の設定はYAMLとしてキャプチャされ、
参照されるファイルはバンドル プロジェクトに含まれます。
- バンドルのYAMLの今後の変更により、既存のジョブが更新されます。
配置(新しいジョブを作成しない)
データ エンジニアは、アセット バンドル管理下で本番ジョブを正常に移行するにはどうすればよいですか?

A. databricks bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。次に、Databricks bundle deployment を実行し、bind を実行してバンドルのジョブリソースをDatabricks内の既存のジョブにリンクします。
B. ジョブ定義をJSON形式でエクスポートし、YAMLに変換してバンドルに配置します。その後、Databricksのbundle deployを実行して既存のジョブを更新します。
C. バンドルプロジェクト内のジョブのYAML構成を手動で作成し、すべての設定が既存のジョブと一致するようにします。その後、Databricksのバンドルデプロイを実行してバンドルをデプロイすると、ワークスペース内の既存のジョブが更新されます。
D. Databricks の bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。その後、Databricks の bundle deploy を実行してバンドルをデプロイします。これにより、既存のジョブは常に自動的に更新されます。

Frage #2

あるデータエンジニアは、複数のサードパーティ製 Python ライブラリを必要とする Databricks ノートブックに取り組んでいます。これらのライブラリの一部は PyPI で入手可能ですが、その他はカスタム開発され、S3 バケットに local.wheel (.whl) および source (.tar.gz) ファイルとして保存されています。目標は、Unity Catalog 対応ワークスペース内の任意の自動化クラスターで実行される複数のジョブ間で、すべての依存関係がインストールされ、正しく利用できるようにすることです。エンジニアは、インタラクティブなノートブックとジョブ全体で一貫した環境設定を確保し、ワークスペースのセキュリティポリシー(インターネットアクセスなし)に準拠する方法で、必要な依存関係をインストールする必要があります。再現性とコンプライアンスを確保しながら、これらの依存関係をインストールおよび管理するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A. クラスター上の init スクリプトを使用して、ローカル ファイル システムを参照しながら、pip を使用してすべての依存関係をインストールします。
B. プロジェクト全体の Python ホイール ファイルを作成し、それを Databricks ワークスペース ファイルまたはボリュームにアップロードし、クラスター ライブラリを使用してインストールするか、Databricks アセット バンドル内で宣言された requirements.txt で pip install を実行します。
C. すべてのノートブックとジョブで %pip install を使用して、PyPl とカスタム S3 パスから直接パッケージをインストールします。
D. 対話型クラスターのドライバー ノードにすべての依存関係を手動でインストールし、環境をエクスポートして、%conda を使用してジョブ クラスターに再インポートします。

Frage #3

データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、ユーザーのレコード削除を審査しています。削除リクエストをuser_lookupテーブルからユーザー集計テーブルに反映させるため、以下のロジックが実装されています。

user_id が一意の識別キーであり、削除を要求したすべてのユーザーが user_lookup テーブルから削除されていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、user_aggregates テーブルから削除されるレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由はどれですか。

A. いいえ。Delta Lake の DELETE コマンドは、MERGE INTO コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。
B. いいえ。変更データ フィードは挿入と更新のみを追跡し、削除されたレコードは追跡しません。
C. はい。変更データ フィードは外部キーを使用して、Lakehouse 全体での削除の一貫性を確保します。
D. いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、BACUM コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを削除するまで、タイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。
E. はい。Delta Lake ACID 保証により、DELETE コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。

Frage #4

Databricks Utilities Secrets モジュールには、機密の資格情報を保存し、誤ってプレーン テキストで表示されることを防ぐツールが用意されていますが、ユーザーは、ここに保存される資格情報と、これらのシークレットの使用にアクセスできるユーザーについて注意する必要があります。
Databricks Secrets の制限について説明している記述はどれですか?

A. シークレットは Hive メタストア内の管理者専用テーブルに保存されます。データベース管理者は、デフォルトでこのテーブルをクエリする権限を持ちます。
B. SHA256 ハッシュは保存された秘密を難読化するために使用されるため、このハッシュを逆にすると、値がプレーンテキストで表示されます。
C. 保存された秘密を反復処理し、各文字を印刷すると、秘密の内容がプレーンテキストで表示されます。
D. 個人アクセス トークンに適切な資格情報がある場合、Databricks REST API を使用して、シークレットをプレーン テキストで一覧表示できます。
E. アカウント管理者は、Databricks アカウント コンソールにログオンすることで、すべてのシークレットをプレーンテキストで表示できます。

Frage #5

データアーキテクトは、様々なビジネス要件に合わせてデータを効率的に処理するためのDatabricksソリューションを設計しています。データエンジニアは、ストリーミングテーブルではなくマテリアライズドビューをどのようなシナリオで使用すべきでしょうか？

A. ウェブサイトからの大量の継続的なクリックストリーム データを処理し、ユーザーの行動をリアルタイムで監視します。
B. 即時アラートを実現するために、1 秒未満の処理要件で Apache Kafka トピックからデータを取り込みます。
C. 複数の大きなテーブルからの複雑な集計と結合を事前計算して、BI ダッシュボードのパフォーマンスを向上します。
D. 数秒以内にデータベースの変更を検出して応答する必要がある CDC (変更データ キャプチャ) パイプラインを実装します。

Fragen und Antworten: