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Many benefits after certification

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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. データエンジニアは、最新のDBRバージョンを搭載したクラスターを使用して、銀行取引データを保存するための日次バッチ取り込みパイプラインを作成し、prod.gold.all_banking_transactions_dailyというMANAGED DELTAテーブルに保存しました。データエンジニアは、SQL Serverless Warehouseを介してこのテーブルにアドホッククエリを実行するビジネスユーザーから、クエリパフォーマンスの低下に関する苦情を頻繁に受けています。分析の結果、データエンジニアは、これらのユーザーが高カーディナリティ列をフィルターとして頻繁に使用していることを突き止めました。エンジニアは現在、増分的で保守が容易で、時間の経過とともに進化できるデータレイアウト最適化手法の実装を目指しています。データエンジニアはどのコマンドを実装すべきでしょうか？

A) Hive スタイルのパーティション + Z-ORDER を使用するようにテーブルを変更し、定期的な OPTIMIZE コマンドを実装します。
B) Liquid Clustering を使用するようにテーブルを変更し、定期的な OPTIMIZE コマンドを実装します。
C) Z-ORDER を使用するようにテーブルを変更し、定期的な OPTIMIZE コマンドを実装します。
D) Hive スタイルのパーティションを使用するようにテーブルを変更し、定期的な OPTIMIZE コマンドを実装します。

2. Lakehouse内のcustomer_churn_paramsというテーブルは、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
MLチームが使用しているチャーン予測モデルは、本番環境では比較的安定しています。チームは過去24時間以内に変更されたレコードのみに基づいて予測を行うことに注力しています。
変更されたレコードの識別を簡素化するアプローチはどれでしょうか?

A) 完全な出力モードを使用してバッチ ジョブを構造化ストリーミング ジョブに変換します。customer_churn_params テーブルから読み取り、解約モデルに対して増分予測を行うように構造化ストリーミング ジョブを構成します。
B) customer_churn_params テーブルのすべての行に解約モデルを適用しますが、予測が変更されていない行を無視して予測テーブルにアップサートを実行するロジックを実装します。
C) 新しい予測を行う前に、一意の顧客を識別するキーで、以前のモデル予測と現在の customer_churn_params との差を計算します。以前の予測に含まれていない顧客についてのみ予測を行います。
D) 現在の上書きロジックをマージ ステートメントに置き換えて、変更されたレコードのみを変更します。変更データ フィードによって識別された変更されたレコードについて予測を行うロジックを記述します。
E) 上書きロジックを変更して、呼び出しによって入力されたフィールドを含める
データが書き込まれるときに spark.sql.functions.current_timestamp() が呼び出されます。このフィールドを使用して、特定の日付に書き込まれたレコードを識別します。

3. データ エンジニアは、非常に類似したコードを持つ複数のテーブル定義を含む次の DLT コードをリファクタリングしたいと考えています。

パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。

パイプラインは、このリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、これらのテーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?

A) パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。
B) テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
C) for ループの異なる入力を使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
D) ループを別のテーブル定義内にラップし、一般化された名前とプロパティを使用して、内部テーブルのものと置き換えます。

4. ジュニアデータエンジニアの1人が、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。イベントはデバイスごとに1分ごとに記録されます。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A) "event_time"
B) lag("event_time", "10 minutes").alias("time")
C) to_interval("event_time", "5 minutes").alias("time")
D) window("event_time", "5 minutes").alias("time")
E) window("event_time", "10 minutes").alias("time")

5. ストレージとコンピューティングのコストを削減するために、データ エンジニアリング チームには、ビジネス インテリジェンス ダッシュボード、顧客向けアプリケーション、本番環境の機械学習モデル、アドホック分析クエリによって活用される一連の集計テーブルをキュレートする任務が与えられています。
データエンジニアリングチームは、顧客向けアプリケーションからの新たな要件を認識しました。これは、彼らが完全に管理する唯一のダウンストリームワークロードです。その結果、組織全体の多数のチームが使用する集計テーブルで、いくつかのフィールドの名前を変更する必要があり、さらにフィールドも追加する必要があります。
管理する必要があるテーブルの数を増やすことなく、組織内の他のチームへの影響を最小限に抑えながら状況に対処できるソリューションはどれですか?

A) テーブルのスキーマが変更されることをすべてのユーザーに通知します。通知には、履歴クエリと一致するように新しいテーブル スキーマを元に戻すために必要なロジックを含めます。
B) 特定の日付にテーブル スキーマとフィールド名が変更されることをすべてのユーザーに警告するテーブル コメントを追加します。顧客向けアプリケーションの仕様に合わせて、既存のテーブルを上書きします。
C) 必要なすべてのフィールドと新しい名前を持つ新しいテーブルを構成し、これを顧客向けアプリケーションのソースとして使用します。新しいテーブルから選択したフィールドにエイリアスを設定することで、元のデータ スキーマとテーブル名を維持するビューを作成します。
D) 現在のテーブル定義を、現在集計テーブルを書き込んでいるクエリ ロジックで定義された論理ビューに置き換え、顧客向けアプリケーションを強化するための新しいテーブルを作成します。
E) 必要なスキーマと新しいフィールドを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake のディープ クローン機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。

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