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Many benefits after passing the exam

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High pass rate

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

1. 大規模な分散型 Databricks バッチおよびストリーミング パイプラインのすべてのノードにわたって一貫した PII マスキングを確保する際の主な技術的課題は何ですか。

A) Databricks のネイティブ マスキングは、すべての下流の外部 Databricks システムと自動的に同期します。
B) 動的データ マスキングは保存時にのみ適用されるため、クエリのパフォーマンスには影響しません。
C) PII マスキングは直接識別子に対してのみ必要です。
D) マスキング関数は、Unity Catalog を通じて標準化および管理され、データの不整合を回避するためにすべての関連データセットに強制適用される必要があります。

2. データチームは、カーディナリティの高い列を持つ、既存の大規模で急成長中のテーブル「orders」の最適化に取り組んでいます。このテーブルでは、データの偏りが大きく、頻繁な同時書き込みが必要になります。チームは、「user_id」、「event_timestamp」、「product_id」列が分析クエリやフィルターで頻繁に使用されていることに気づきました。ただし、これらのキーは、将来、ビジネス要件の変化により変更される可能性があります。即時のデータスキップ、時間の経過に伴う増分管理、そして柔軟性を実現するために、テーブルを最適化するには、どのようなパーティション分割戦略を選択すべきでしょうか？

A) OPTIMIZE 命令でテーブルを Z 順序付けします。ZORDER BY (user_id, product_id, event_timestamp)
B) テーブルを分割した後、Zオーダーを使用します: OPTIMIZE orders ZORDER BY (user_id, product_id) WHERE event_timestamp = current date () - 1 DAY
C) テーブルをパーティション分割します: ALTER TABLE orders PARTITION BY user_id, product_id, event_timestamp
D) テーブルをクラスタ化します: ALTER TABLE orders CLUSTER BY user_id, product_id, event_timestamp

3. トランザクションテーブルは、product_id、user_id、event_date列に基づいてリキッドクラスター化されています。どの操作がクラスターオンライトをサポートしていませんか？

A) CTAS and RTAS statements
B) INSERT INTO operations
C) spark.write.format('delta').mode('append')
D) spark.writestream.format('delta').mode('append')

4. データエンジニアは、各銘柄グループ内の行間で状態を維持する必要がある複雑な計算を伴う金融時系列データを処理するPandas UDFを設計する際に、関数の効率性とスケーラビリティを確保する必要があります。データの整合性を維持しながら、最小限のオーバーヘッドでこの問題を解決できるアプローチはどれでしょうか？

A) データセット全体を一度に処理する SCALAR Pandas UDF を使用し、UDF 内にカスタム パーティション ロジックを実装して銘柄コード別にグループ化し、すべての実行プロセスで共有されるグローバル変数を使用して状態を維持します。
B) 各銘柄のすべての行を Pandas DataFrame として受け取る Spark DataFrame で applyInPandas() を使用し、各グループの処理関数に対してローカルな状態変数を維持しながら、各グループ内での処理を可能にします。
C) 反復子ベースの処理で SCALAR_ITER Pandas UDF を使用し、反復子チャンク間の継続性を維持するためにバッチごとに更新される永続ストレージ (デルタ テーブル) を通じて状態管理を実装します。
D) 各株価シンボル グループを個別に処理し、ブロードキャスト変数を介して連続する UDF 呼び出し間で渡される中間集計結果を通じて状態を維持する grouped_agg Pandas UDF を使用します。

5. ある企業は、従来のDatabricksジョブでAuto Loaderを使用して、外部ソースからの半構造化JSONファイルを処理しています。時折、重要なフィールドがNULL、無効な型、または予期しないネストされたスキーマのバリエーションを持つレコードが到着します。エンジニアは、不正な形式または不適合なレコードが警告なく削除されず、別の検疫テーブルにキャプチャされるようにする必要があります。パイプラインは、ジョブを失敗させることなく、正常なレコードをブロンズレイヤーに処理し続ける必要があり、バッチとストリーミングの両方の取り込みをサポートする必要があります。
データ エンジニアは、不良レコードを検疫 Delta テーブルに自動的にルーティングする一方で、良好なレコードを Bronze レイヤーに取り込んでさらに処理する、堅牢な取り込みパターンを構築する必要があります。
この取り込みアーキテクチャにおける検疫メカニズムを実現するアプローチはどれですか?

A) inferSchema=True でノートブック ジョブを作成し、.foreachBatch() を使用してストリーミング クエリを記述し、try/except を使用して例外をキャッチし、失敗したバッチを検疫にリダイレクトします。
B) Auto Loader を failFast モードで使用して false に設定し、スキーマの進化を有効にします。無効なレコードは取り込み中に黙って無視されます。
C) Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを SQL パイプラインで使用し、critical_fields が null でない場合に null を含む行を削除するように構成し、不正な形式のデータについては監査ログに依存します。
D) LDP で Auto Loader を使用し、レコード監査ロジックを含む EXPECT () 制約を実装して、不良レコードをルーティングします。

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