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

1. マルチタスク ジョブでタスクとして実行するように構成されたノートブックを確認するには、どの REST API 呼び出しを使用できますか?

A) /jobs/runs/get
B) /jobs/list
C) /jobs/runs/get-output
D) /jobs/get
E) /jobs/runs/list

2. データエンジニアリングチームは、Delta Lakeを使用して追加専用のデータパイプラインを実装しており、一度書き込まれたデータが変更または削除されないようにしたいと考えています。既存データの変更を防ぐために、データエンジニアはDelta Lakeのどの機能を有効にする必要がありますか？

A) デルタ APPEND_ONLY
B) デルタ真空
C) デルタ最適化
D) デルタタイムトラベル

3. ストリーミング動画分析チームは、Unity Catalog で管理される Delta テーブル video_events に毎日数十億件のイベントを取り込み、分析を行っています。アナリストは、user_id、campaign_id、region などの列に対して、アドホックなポイントルックアップクエリを実行しています。チームは手動で OPTIMIZE video_events ZORDER BY (user_id, campaign_id, region) を実行していますが、最新のデータでは依然としてパフォーマンスが低く、運用上のオーバーヘッドも懸念されています。チームは、クエリパターンの変化に合わせてホットな列を同じ場所に配置し続けるための、手間のかからない方法を求めています。チームは video_events でどの Delta 機能を活用すべきでしょうか？

A) デルタキャッシュを有効にします。
B) 自動圧縮 (optimizeWrite および autoCompact) を有効にします。
C) 最近のファイルのパフォーマンスを向上させるために、各ジョブの後に OPTIMIZE/ZORDER を実行するようにスケジュールします。
D) Liquid Clustering (CLUSTER BY AUTO) と予測最適化を活用します。

4. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

5. 運用ワークロードは、外部の変更データキャプチャフィードからの更新を、常時稼働の構造化ストリームジョブとして Delta Lake テーブルに段階的に適用します。このテーブルのデータが最初に移行された際に、OPTIMIZE が実行され、ほとんどのデータファイルのサイズが 1 GB に変更されました。ストリーミング運用ジョブでは、自動最適化と自動圧縮の両方がオンになっていました。最近のデータファイルのレビューでは、テーブル内の各パーティションには少なくとも 1 GB のデータが含まれており、テーブル全体のサイズは 10 TB を超えているにもかかわらず、ほとんどのデータファイルは 64 MB 未満であることがわかりました。
ファイル サイズが小さくなる理由として考えられるのは次のうちどれでしょうか?

A) Databricks は、MERGE 操作の所要時間を短縮するために、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
B) Databricks は、各パーティションのデータ量に基づいて、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
C) テーブルで計算されたZオーダーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。C テーブルで計算されたブルームフィラーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。
D) Databricks は、テーブル内のデータの全体的なサイズに基づいて、ターゲット ファイルのサイズを小さくするように自動調整しました。

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