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Enough for tests after 20 or 30 hours' practices

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Pre-trying experience

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

1. データエンジニアのユーザーAは、REST APIを使用してプログラム的に複数のジョブを作成し、新しいパイプラインを本番環境にプロモートしました。DevOpsエンジニアのユーザーBは、REST APIを介してジョブの実行をトリガーするように外部オーケストレーションツールを設定しました。両ユーザーは、個人アクセストークンを使用してREST API呼び出しを承認しました。
これらのイベントに関するワークスペース監査ログの内容を説明している記述はどれですか?

A) ユーザー B が最後にジョブを構成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
B) ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、ユーザー ID は監査ログに記録されません。
C) これらのイベントは個別に管理されるため、ユーザー A の ID はジョブ作成イベントに関連付けられ、ユーザー B の ID はジョブ実行イベントに関連付けられます。
D) ユーザー A がジョブを作成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
E) ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、これらのイベントを識別するためにサービス プリンシパルが自動的に使用されます。

2. スピルは、様々な広範な変換の実行の結果として発生します。しかし、スピルを診断するには、重要な指標を積極的に探す必要があります。
パーティションがディスクに書き込まれていることを示す主なインジケーターのうち 2 つは、Spark UI のどこにありますか?

A) ステージの詳細画面とエグゼキュータのログファイル
B) クエリの詳細画面とジョブの詳細画面
C) Executor の詳細画面と Executor のログファイル
D) ドライバーとエグゼキューターのログファイル
E) ステージの詳細画面とクエリの詳細画面

3. データエンジニアは、医療費請求データを処理するためのLakeflow宣言型パイプラインを構築しています。メタデータJSONファイルには、複数のテーブルのデータ品質ルールが定義されています。これには以下が含まれます。
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
パイプラインは、ルールをハードコーディングせずに、これらのルールをクレーム テーブルに動的に適用する必要があります。
データエンジニアはこれをどのように実現すべきでしょうか?

A) メタデータ ルールに照らしてレコードを検証するために外部 API を呼び出します。
B) JSON ファイル パスを参照する SQL CONSTRAINT ブロックを使用します。
C) テーブル宣言で、@dlt.expect デコレータを使用して各期待値を参照します。
D) JSON メタデータを読み込み、そのエントリをループし、dlt.expect_all を使用して期待値を適用します。

4. 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

5. アナリティクスチームは、データエンジニアリングチームが作成した顧客トランザクションのDeltaテーブル(約200億レコード)に対して、Databricks SQLで短期的な実験を実行したいと考えています。データエンジニアリングチームは、ダウンタイムを最小限に抑え、進行中のETLプロセスに影響を与えないようにするために、どのような戦略を採用すべきでしょうか？

A) CTAS ステートメントを使用して分析チーム用の新しいテーブルを作成します。
B) 分析チームに本番環境テーブルへの直接アクセス権を付与します。
C) 分析チーム用にテーブルを浅く複製します。
D) 分析チーム用にテーブルをディープクローンします。

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