Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語

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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、S3バケットに保存された患者の診療データを一括処理するシステムを設計しており、encounter_id、patient_id、encounter_date、diagnostic_code、treatment_costという列を持つDeltaテーブル(patient_encounters)を作成しています。このテーブルはpatient_idとencounter_dateで頻繁にクエリされるため、高速なパフォーマンスが求められます。きめ細かなアクセス制御を適用する必要があります。エンジニアはメンテナンスを最小限に抑え、パフォーマンスを向上したいと考えています。データエンジニアはpatient_encountersテーブルをどのように作成すればよいでしょうか？

A) Unity Catalog にマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定し、予測最適化を利用してクエリパフォーマンスを向上させ、メンテナンスを簡素化します。
B) Unity Catalog にマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定し、OPTIMIZE コマンドと VACUUM コマンドを毎日実行するジョブをスケジュールして、最高のパフォーマンスを実現します。
C) Hiveメタストアにマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のためのHiveメタストア権限を設定し、予測最適化を利用してクエリパフォーマンスを向上させ、メンテナンスを簡素化します。
D) Unity Catalog に外部テーブルを作成し、データファイルの S3 の場所を指定します。テーブルプロパティを通じて予測最適化を有効にし、アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定します。

2. 夜間バッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからすべてのデータファイルを取り込むように設定されています。このコンテナには、YYYY/MM/DDというネストされたディレクトリ構造でレコードが保存されています。各日付のデータは、その日にソースシステムによって処理されたすべてのレコードを表します。一部のレコードはモデレーターの承認待ちのため、処理が遅れる場合があります。各エントリは製品に対するユーザーレビューを表し、以下のスキーマを持ちます。
user_id STRING、review_id BIGINT、product_id BIGINT、review_timestamp TIMESTAMP、review_text STRING 取り込みジョブは、ソースシステムと同一のスキーマを持つターゲットテーブル reviews_raw に、前日のすべてのデータを追加するように設定されています。パイプラインの次のステップは、reviews_raw に挿入されたすべての新規レコードを、データが完全に重複排除、検証、およびエンリッチされたテーブルに伝播するバッチ書き込みです。
このデータバッチを伝播するための計算コストを最小限に抑えるソリューションはどれですか?

A) reviews_raw テーブルでバッチ読み取りを実行し、自然な複合キー user_id、review_id、product_id、review_timestamp を使用して挿入のみのマージを実行します。
B) review_timestamp に基づいて reviews_raw テーブル内のすべてのレコードをフィルタリングし、過去 48 時間以内に生成されたレコードを一括追加します。
C) reviews_raw 内のすべてのレコードを再処理し、パイプラインの次のテーブルを上書きします。
D) Delta Lake のバージョン履歴を使用して、reviews_raw の最新バージョンと 1 つ前のバージョンの違いを取得し、これらのレコードを次のテーブルに書き込みます。
E) トリガー ワンス実行モードを使用して reviews_raw テーブルに対して構造化ストリーミング読み取りを構成し、新しいレコードをバッチ ジョブとして処理します。

3. Databricks はカスタム Python コード パッケージのインストールにどのディストリビューションをサポートしていますか?

A) CRAN
B) Wheels
C) jars
D) sbt
E) nom
F) CRAM

4. ビューは次のコードで登録されます。

ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?

A) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
B) ビューが定義されると結果が計算され、キャッシュされます。これらのキャッシュされた結果は、新しいレコードがソース テーブルに挿入されるたびに増分更新されます。
C) ビューが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルを結合した結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、ビューがクエリされたときに返されます。
D) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。

5. データエンジニアリングチームは、顧客テーブルの複数の列にわたるデータ品質を監視するSQLアラートを作成する必要があります。メールアドレスが未入力の顧客の割合が15%を超え、かつ電話番号の形式が無効な顧客の割合が10%を超えた場合にアラートをトリガーしたいと考えています。この複数列のアラート条件を実装するのに適したSQLクエリパターンはどれですか？

A) SELECT email_null_pct, phone_invalid_pct FROM (SELECT (COUNT(CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) *
100.0/COUNT (*)) as email_null_pct, (COUNT(CASE WHEN phone NOT RLIKE ''[0-9-+()\\s]+$' THEN 1 END)*
100.0/COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers)
B) SELECT COUNT (*) FROM customers WHERE email IS NULL OR phone_format_invalid = true
C) SELECT email, phone FROM customers WHERE email IS NULL AND phone NOT RLIKE ''[0-9-
+()\\s]+$'
D) SELECT CASE WHEN email_null_pct >15 AND phone_invalid_pct> 10 THEN 1 ELSE 0 END FROM (SELECT (COUNT (CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) * 100.0 / COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers) metrics

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