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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 考試概覽:

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最新的 Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN 免費考試真題：

問題 #1

開発者はDatabricks Reposの認証情報を設定し、リモートGitリポジトリのクローンを作成しました。しかし、ワークスペースで現在表示されている唯一のブランチであるメインブランチに変更を加える権限がありません。このユーザーがチームメイトの作業を上書きするリスクなしにコードの更新を共有するには、どのような方法がありますか？

A. Repos を使用して新しいブランチを作成し、すべての変更をコミットし、変更をリモート Git レパートリーにプッシュします。
B. Repos を使用して、リモート Git リポジトリから変更をプルし、変更がプルされたときに表示されたブランチに変更をコミットしてプッシュします。
C. repos を使用してリモート リポジトリのフォークを作成し、すべての変更をコミットして、ソース リポジトリにプル リクエストを作成します。
D. リポジトリを使用してすべての差異をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。
E. Repos を使用してすべての相違点をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。

問題 #2

ビューの更新は、顧客テーブルに挿入または更新される新しく取り込まれたすべてのデータの増分バッチを表します。
これらのレコードを処理するには、次のロジックが使用されます。

この実装について説明している記述はどれですか?

A. 顧客テーブルはタイプ 1 テーブルとして実装されており、古い値は新しい値によって上書きされ、履歴は保持されません。
B. 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されています。古い値は維持されますが、最新ではないとマークされ、新しい値が挿入されます。
C. 顧客テーブルはタイプ 3 テーブルとして実装されており、古い値は現在の値と一緒に新しい列として維持されます。
D. 顧客テーブルはタイプ 0 テーブルとして実装されており、すべての書き込みは既存の値を変更せずに追加のみで行われます。
E. 顧客テーブルはタイプ 2 テーブルとして実装されており、古い値は上書きされ、新しい顧客が追加されます。

問題 #3

データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A. 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。
B. 機密列を選択せず​​にビューを作成します。
C. 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。
D. UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。

問題 #4

Databricksを初めて使用するユーザーが、現在取り組んでいるパイプラインロジックの実行時間が長いという問題をトラブルシューティングしようとしています。現在、ユーザーはコードをセルごとに実行しており、display() 呼び出しを使用して、新しい変換が操作に追加される際にコードが論理的に正しい結果を生成していることを確認しています。平均実行時間を測定するため、ユーザーは各セルを対話形式で複数回実行しています。
次の調整のうち、本番環境でのコードのパフォーマンスをより正確に測定できるのはどれですか?

A. display () を呼び出すとジョブが強制的にトリガーされますが、多くの変換は論理クエリ プランに追加されるだけです。キャッシュのため、同じロジックを繰り返し実行しても意味のある結果は得られません。
B. Photon はスケジュールされたジョブ用に起動されたクラスターでのみ有効にできるため、Jobs Ul を活用してノートブックをジョブとして時々実行し、増分コード開発中の実行時間を追跡する必要があります。
C. 開発ノートブックでコード実行時間を意味のある方法でトラブルシューティングする唯一の方法は、運用規模のデータと運用規模のクラスターを「すべて実行」実行で使用することです。
D. Scala は、インタラクティブ ノートブックを使用して正確にテストできる唯一の言語です。JAR にコンパイルされた Scala コードを使用すると最高のパフォーマンスが得られるためです。すべての PySpark および Spark SQL ロジックをリファクタリングする必要があります。
E. 実稼働コードの開発は IDE を使用してのみ行う必要があります。オープンソースの Spark と Delta Lake のローカル ビルドに対してコードを実行すると、実稼働環境でのコードのパフォーマンスに関する最も正確なベンチマークが得られます。

問題 #5

データ エンジニアは、既存の本番環境の Databricks ジョブをアセット バンドル管理下に置き、次のことを確認したいと考えています。
- ジョブの現在の設定はYAMLとしてキャプチャされ、
参照されるファイルはバンドル プロジェクトに含まれます。
- バンドルのYAMLの今後の変更により、既存のジョブが更新されます。
配置(新しいジョブを作成しない)
データ エンジニアは、アセット バンドル管理下で本番ジョブを正常に移行するにはどうすればよいですか?

A. databricks bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。次に、Databricks bundle deployment を実行し、bind を実行してバンドルのジョブリソースをDatabricks内の既存のジョブにリンクします。
B. Databricks の bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。その後、Databricks の bundle deploy を実行してバンドルをデプロイします。これにより、既存のジョブは常に自動的に更新されます。
C. バンドルプロジェクト内のジョブのYAML構成を手動で作成し、すべての設定が既存のジョブと一致するようにします。その後、Databricksのバンドルデプロイを実行してバンドルをデプロイすると、ワークスペース内の既存のジョブが更新されます。
D. ジョブ定義をJSON形式でエクスポートし、YAMLに変換してバンドルに配置します。その後、Databricksのbundle deployを実行して既存のジョブを更新します。

問題與答案：