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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題:

1. 大企業のデータガバナンスチームは、組織全体のデータの検出可能性を向上させています。チームのDatabricks Lakehouseには、適切なドキュメントが不足している数千もの列を持つ数百のテーブルがあります。これらのテーブルの多くは、数年にわたって異なるチームによって作成されたもので、列の意味やビジネスロジックに関するコンテキストが欠落しています。データガバナンスチームは、コンプライアンス要件を満たし、組織全体のデータリテラシーを向上させるために、既存のすべてのテーブルに対して包括的な列の説明を迅速に生成する必要があります。各列を手動でドキュメント化すると数か月かかるため、完了までに時間がかかるため、最新の機能を活用して、意味のある説明を自動的に生成したいと考えています。チームは、既存のテーブルの列のコメントと説明を自動的に生成するために、Databricksでどのようなアプローチを使用すべきでしょうか。

A) Delta Lake の DESCRIBE HISTORY コマンドを使用して、テーブルの進化を分析し、履歴の変更から列の目的を推測します。
B) df.describe() と df.schema を使用してカスタム PySpark コードを記述し、各列の基本的な統計的記述をプログラムで生成します。
C) Databricks カタログ エクスプローラーでテーブルに移動し、テーブル スキーマ ビューを選択して、人工知能を活用して列名、データ型、サンプル値、データ パターンに基づいて意味のある列の説明を自動的に作成する AI 生成オプションを使用します。
D) DESCRIBE TABLE コマンドを使用して既存のスキーマ情報を抽出し、列名とデータ型に基づいて説明を手動で記述します。

2. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。
E) 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。

3. ある企業では、タスクの最新ステータスを追跡するタスク管理システムを導入しています。このシステムはタスクイベントを入力として受け取り、Lakeflow Declarative Pipelines を使用してほぼリアルタイムでイベントを処理します。タスクが作成されるか、タスクステータスが変更されると、新しいタスクイベントがシステムに取り込まれます。Lakeflow Declarative Pipelines は、BI ユーザーがクエリを実行できるストリーミングテーブル (tasks_status) を提供します。
表はすべてのタスクの最新のステータスを表し、5 つの列が含まれます。
task_id(タスクごとに一意)
タスク名
タスクオーナー
タスクステータス
タスクイベント時間
テーブルでは、削除ベクトル、行追跡、変更データ フィード (CDF) の 3 つのプロパティが有効になります。
データ エンジニアは、静的ディメンション テーブル (従業員) から検索できる task_owner の部門を表す 1 つの列を追加することで、tasks_status テーブルをほぼリアルタイムで拡充するための新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成するように求められています。
この強化はどのように実装する必要がありますか?

A) 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。read() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果をマテリアライズド ビューに保存します。
B) 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数をオプション readChangeFeed とともに使用して、tasks_status テーブル CDF を読み取り、employee テーブルで拡充し、結果テーブルとして新しいストリーミング テーブルを作成し、apply_changes() 関数を使用して拡充された CDF からの変更を処理します。
C) 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
D) 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を skipChangeCommits オプションとともに使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。

4. テキスト エディターで表示すると、Databricks Python ノートブックの最初の行は何になりますか?

A) // Databricks notebook source
B) -- Databricks notebook source
C) # MAGIC %python
D) # Databricks notebook source
E) %python

5. PySpark の ETL コードに DataFrame 変換を使用するモジュール式でテスト可能な方法を示すアプローチはどれですか?

A)

B)

C)

D)

質問と回答：