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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
| Topic 2: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources |
| 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 Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources |
| Topic 5: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
| Topic 6: Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics |
| Topic 7: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
| Topic 8: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 9: Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata |
| Topic 10: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Write efficient and maintainable code - Use Databricks-specific libraries and APIs |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
データエンジニアが構造化ストリーミングを使用して、ブロンズデルタテーブルからトランザクションデータを読み取っています。データに品質上の問題があり、トランザクション値が負になる場合があることが判明しました。その場合、行を別の隔離テーブルにルーティングする必要があります。正常なデータは下流のシステムで使用されるため、低レイテンシ要件が求められますが、不良データは定期的に分析されるのみで、本番環境への依存性はありません。隔離ジョブは、正常なデータに依存する本番環境プロセスに影響を与えないように実装する必要があり、ジョブのコストを最小限に抑える必要があります。これらの要件を満たすために、隔離プロセスはどのように実装すればよいでしょうか？
- A. 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があります。コストを最小限に抑えるため、両方を同じクラスター上で別々のストリームとして実行する必要があります。
- B. 正常データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0未満のレコードを除外するように変更する必要があり、他のプロセスとコンピューティングリソースを共有しないようにする必要があります。検疫データのストリーミングジョブは、書き込み前にトランザクション値が0以上のレコードを除外するように変更する必要があり、コストを最小限に抑えるため、別の小規模なクラスターに実装し、1日に1回のみ実行する必要があります。
- C. 正常データ用の既存のストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。foreachBatch関数内でデータフレームをフィルタリングし、トランザクション値が0以上のレコードは正常データテーブルに、トランザクション値が0未満のレコードは隔離テーブルに書き込まれるようにします。foreachBatch関数内の書き込み処理の前後にTry/Catchを追加することで、ストリームが失敗しないようにすることができます。
- D. 既存の正常データ用ストリーミングジョブを更新し、不良データの隔離を組み込む必要があります。データフレームに「quarantine」という新しいブール列を追加し、トランザクション値が0未満の場合はtrue、0以上の場合はfalseに設定する必要があります。すべてのデータをまとめて処理して保存することで、コストを削減できます。
Correct Answer: B 🗳️
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データエンジニアとプラットフォームエンジニアが協力してシステムタスクの自動化に取り組んでいます。特定の日次Databricksジョブがその日のうちに正常に完了した場合にのみ、Databricksの外部でスクリプトを実行する必要があります。ジョブの最終実行を確認するために、Databricks CLIコマンドを使用しました。このタスクに必要なコマンドオプションは何ですか？
- A. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS --active- only
- B. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
- C. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- active-only
- D. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
Correct Answer: D 🗳️
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クエリの実行に時間がかかりすぎています。Spark UI を調査した結果、データエンジニアがディスク使用量の大幅な増加を発見しました。使用されているコンピューティングインスタンスのコア対メモリ比は
1:2. データエンジニアが漏洩を最小限に抑えるために取るべき2つのステップは何ですか？(2つ選択してください。)
- A. より多くのディスク容量を持つコンピューティングインスタンスを選択します。
- B. よりネットワーク帯域幅の広いコンピューティング インスタンスを選択します。
- C. spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
- D. コア対メモリ比の高いコンピューティング インスタンスを選択します。
- E. spark.sql.files.maxPartitionBytes を増やします。
Correct Answer: C,D 🗳️
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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。以下のコードは、本番環境モデルを正しくインポートして適用し、予測結果を「customer_id LONG, predictions DOUBLE, date DATE」というスキーマを持つpredsという名前の新しいデータフレームとして出力します。
データサイエンスチームは、予測結果をDelta Lakeテーブルに保存し、すべての予測を時系列で比較できるようにしたいと考えています。チャーン予測は1日に最大1回まで行われます。
潜在的な計算コストを最小限に抑えながらこのタスクを実行するコード ブロックはどれですか。
- A.
- B.
- C.
- D. preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
- E. preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")
Correct Answer: D 🗳️
トランザクションテーブルは、product_id、user_id、event_date列に基づいてリキッドクラスター化されています。どの操作がクラスターオンライトをサポートしていませんか？
- A. INSERT INTO operations
- B. spark.write.format('delta').mode('append')
- C. spark.writestream.format('delta').mode('append')
- D. CTAS and RTAS statements
Correct Answer: C 🗳️
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