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Free renewal for one year

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High hit ratio

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. ジュニア データ エンジニアが、次の JSON を Databricks REST API エンドポイント 2.0/jobs/create に投稿するワークロードを構成しました。

すべての構成と参照リソースが利用可能であると仮定した場合、このワークロードを 3 回実行した結果を説明するステートメントはどれですか。

A) 参照されているノートブックで定義されたロジックは、参照されている既存の多目的クラスターで 3 回実行されます。
B) 「新しいデータの取り込み」という名前の 3 つの新しいジョブがワークスペースに定義され、それぞれ 1 日 1 回実行されます。
C) ワークスペースに「新しいデータの取り込み」という名前の 3 つの新しいジョブが定義されますが、ジョブは実行されません。
D) 「新しいデータの取り込み」という名前の新しいジョブが 1 つワークスペースに定義されますが、実行されません。
E) 参照されたノートブックで定義されたロジックは、指定されたクラスター ID の構成を持つ新しいクラスターで 3 回実行されます。

2. データチームは、カーディナリティの高い列を持つ、既存の大規模で急成長中のテーブル「orders」の最適化に取り組んでいます。このテーブルでは、データの偏りが大きく、頻繁な同時書き込みが必要になります。チームは、「user_id」、「event_timestamp」、「product_id」列が分析クエリやフィルターで頻繁に使用されていることに気づきました。ただし、これらのキーは、将来、ビジネス要件の変化により変更される可能性があります。即時のデータスキップ、時間の経過に伴う増分管理、そして柔軟性を実現するために、テーブルを最適化するには、どのようなパーティション分割戦略を選択すべきでしょうか？

A) テーブルをパーティション分割します: ALTER TABLE orders PARTITION BY user_id, product_id, event_timestamp
B) OPTIMIZE 命令でテーブルを Z 順序付けします。ZORDER BY (user_id, product_id, event_timestamp)
C) テーブルをクラスタ化します: ALTER TABLE orders CLUSTER BY user_id, product_id, event_timestamp
D) テーブルを分割した後、Zオーダーを使用します: OPTIMIZE orders ZORDER BY (user_id, product_id) WHERE event_timestamp = current date () - 1 DAY

3. Databricks プラットフォーム上の Spark 構成に関して正しい記述はどれですか?

A) ノートブック内で設定された Spark 構成は、同じインタラクティブ クラスターに接続されているすべての SparkSession に影響します。
B) 同じインタラクティブ クラスターに対して、同じ SPAR 構成プロパティが設定されている場合。
C) Spark 構成プロパティは、グローバル init スクリプトを作成することによってのみ、対話型クラスターに対して設定できます。
D) Clusters UI を使用して対話型クラスターに設定された Spark 構成プロパティは、そのクラスターに接続されているすべてのノートブックに影響します。
E) Databricks REST API を使用すると、ジョブを中断することなく、対話型クラスターの Spark 構成プロパティを変更できます。

4. 2人のデータエンジニアが、別々のブランチで同じDatabricksノートブックに取り組んでいます。両者ともコードの同じセクションを編集しています。一方がDatabricks GitフォルダーUIを使用して、もう一方のブランチを自分のブランチにマージしようとしたところ、そのノートブックファイルでマージの競合が発生しました。UIは競合をハイライト表示し、解決方法を提示します。データエンジニアは、Databricks Gitフォルダーを使用してこのマージの競合をどのように解決すればよいでしょうか？

A) クラスターの Web ターミナルで Git CLI を使用して、競合したマージを強制的にプッシュし (git push -force)、リモート ブランチをローカル バージョンで上書きして変更を破棄します。
B) Git フォルダー UI を使用してノートブック ファイルを手動で編集し、両方のバージョンから必要な行を選択し、競合マーカーを削除して、競合を解決済みとしてマークします。
C) マージを中止し、すべてのローカル変更を破棄して、競合するコードを確認せずにマージ操作を再試行します。
D) Databricks ワークスペース UI を介して競合しているノートブック ファイルを削除し、削除をコミットして、新しいコミットでノートブックを最初から再作成し、競合を完全に回避します。

5. ジョブ実行履歴の保持に関して正しい記述はどれですか?

A) 60日間保持され、その間にノートブックの実行結果をHTMLにエクスポートできます。
B) ジョブ実行ログをエクスポートまたは削除するまで保持されます
C) 30日間保持され、その間にジョブ実行ログをDBFSまたはS3に配信できます。
D) 60日間保存され、その後ログはアーカイブされます
E) 90日間、またはカスタム実行構成を通じて実行IDが再利用されるまで保持されます。

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