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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、複雑な結合と大規模なデータセットを含むDatabricks SQL上で実行速度が遅いDelta Lakeクエリのトラブルシューティングを行っています。根本原因が、不適切なデータスキップ、非効率的な結合戦略、あるいは過剰なデータシャッフルのいずれに関連しているかを特定する必要があります。ネイティブのDatabricksツールを用いて、具体的なボトルネックを特定するには、どのアプローチが適切でしょうか？

A) ジョブ UI でクエリの実行時間を確認し、クラスター リソース使用率メト​​リックと相関させます。
B) LIMIT 句を使用してクエリのサブセットを実行し、実行時間を完全なデータセットと比較します。
C) EXPLAIN コマンドを有効にして、解析された論理プランを確認し、シャッフル サイズを手動で推定します。
D) クエリプロファイルの上位演算子パネルを分析して、BroadcastNestedLoopJoin などの高コスト操作を特定します。

2. 以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

元のクエリに誤字があったことに気づき、以下のコードが実行されました。
テーブル prod.sales_by_stor を変更し、名前を prod.sales_by_store に変更します。
2 番目のコマンドを実行するとどのような結果が発生しますか?

A) メタストア内のテーブル参照が更新され、すべてのデータ ファイルが移動されます。
B) すべての関連ファイルとメタデータは、単一の ACID トランザクションで削除され、再作成されます。
C) メタストア内のテーブル参照が更新され、データは変更されません。
D) テーブル名の変更は Delta トランザクション ログに記録されます。
E) 名前を変更したテーブルに対して新しいデルタ トランザクション ログが作成されます。

3. タスクオーケストレーターは、2つの1時間ごとのタスクを実行するように設定されています。まず、外部システムが/mnt/raw_orders/にマウントされたディレクトリにParquetデータを書き込みます。このデータが書き込まれた後、以下のコードを含むDatabricksジョブが実行されます。

フィールド customer_id と order_id は各注文を一意に識別する複合キーとして機能し、time フィールドはレコードがソース システムにキューに入れられた時刻を示すものと想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間おきに重複したエントリをキューに入れることが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 2 時間以上離れて到着した重複レコードは削除されますが、同じバッチで到着した重複レコードは両方とも注文テーブルに書き込まれる可能性があります。
B) すべてのレコードは、重複が排除されて注文テーブルにコミットされる前に、状態ストアに 2 時間保持されます。
C) 2 時間以上間隔をあけてキューに登録された重複レコードが保持され、orders テーブルに同じ customer_id と order_id を持つ重複レコードが含まれる場合があります。
D) 注文テーブルには最新の 2 時間のレコードのみが含まれ、重複は存在しません。
E) 注文テーブルには重複は含まれませんが、2 時間以上遅れて到着したレコードは無視され、テーブルから削除されます。

4. データエンジニアリングチームは、Delta Lakeテーブルの値を監視するためのDatabricks SQLクエリとアラートを設定しました。recent_sensor_recordingsテーブルには、過去5分間の記録のタイムスタンプと温度に加え、識別用のsensor_idが含まれています。
アラートを作成するには、以下のクエリを使用します。

クエリは1分ごとに更新され、常に10秒以内に完了するように設定されています。アラートは、平均気温が120度を超えた場合にトリガーされるように設定されています。通知は最大1分ごとに送信されます。
このアラートが 3 分間連続して通知を生成し、その後停止する場合、どのステートメントが正しいでしょうか。

A) ソースクエリは3分間連続して正しく更新されなかったため、再起動されました。
B) クエリの3回連続実行で、少なくとも1つのセンサーの最大温度記録が120を超えました。
C) クエリの3回連続実行で、すべてのセンサーの合計平均温度が120を超えました。
D) クエリの3回連続実行で、少なくとも1つのセンサーの平均温度記録が120を超えました。
E) recent_sensor_recordingstable はクエリを3回連続して実行しても応答しませんでした。

5. データ エンジニアが Databricks Auto Loader を使用してクラウド オブジェクト ストレージから JSON ファイルを取り込んでいます。
ソースフォルダには時折、大容量のデータファイルが受信されることがあり、ストリームが過負荷になるリスクがあります。予測可能なマイクロバッチサイズを確保するため、チームはファイル数に関係なく、スキャンされたデータ量に基づいて1GB単位で取り込みを制限したいと考えています。これを実現するために、データエンジニアはどのAuto Loader構成を使用すべきでしょうか？

A) 制限を設定するには、cloudFiles.maxBytesPerTrigger を 1 GB に設定します。
B) 制限を設定するには、cloudFiles.maxSizePerTrigger を 1 GB に設定します。
C) cloudFiles.maxFilesPerTrigger を構成し、平均ファイル サイズを推定して、サイズベースのスロットルを 1 GB に近似します。
D) 各パーティションのデータを制限するために、cloudFiles.maxPartitionBytes を 1 GB に設定します。

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