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選択可能の三つバージョン
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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| ストリーミングワークロードとChange Data Capture | ~11% | - 信頼性の高いストリーミングパイプラインの実装 - AUTO CDC APIおよびexactly-onceセマンティクスの適用 |
| データモデリング | ~10% | - スケーラブルなDelta Lakeスキーマおよびクラスタリングの設計 - 次元モデリング手法の適用 |
| セキュリティとガバナンス | ~10% | - 行レベルセキュリティ、列マスキング、およびコンプライアンスの実装 - Unity Catalogの権限およびACLの管理 |
| CI/CD、テスト、およびデプロイ | ~6% | - Declarative Automation Bundles、CLI、およびREST APIを使用したデプロイ - テストおよびデプロイパイプラインの実装 |
| PythonおよびSQLを使用したデータ処理コードの開発 | ~22% | - スケーラブルなPython/SQLコードおよびプロジェクト構造の実装 - Lakeflow Spark Declarative PipelinesおよびAuto Loaderを使用したパイプラインの構築 - 依存関係、ライブラリ、およびUDFの管理 |
| コストとパフォーマンスの最適化 | ~13% | - システムテーブルとオブザーバビリティツールの活用 - クエリ、クラスター、およびストレージの最適化 |
| データの変換、クレンジング、および品質 | ~12% | - 高度なSpark変換の適用 - データ品質の強制と不正データの隔離 |
| データ共有とフェデレーション | ~8% | - Delta SharingおよびLakehouse Federationの構成 |
| 監視、ロギング、およびトラブルシューティング | ~8% | - 一般的なパイプラインおよびジョブのエラーの診断 - Spark UI、Query Profiler、およびシステムテーブルの使用 |
Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題：
1. What statement is true regarding the retention of job run history?
A) It is retained until you export or delete job run logs
B) It is retained for 30 days, during which time you can deliver job run logs to DBFS or S3
C) It is retained for 90 days or until the run-id is re-used through custom run configuration
D) It is retained for 60 days, after which logs are archived
E) It is retained for 60 days, during which you can export notebook run results to HTML
2. Which statement characterizes the general programming model used by Spark Structured Streaming?
A) Structured Streaming leverages the parallel processing of GPUs to achieve highly parallel data throughput.
B) Structured Streaming is implemented as a messaging bus and is derived from Apache Kafka.
C) Structured Streaming relies on a distributed network of nodes that hold incremental state values for cached stages.
D) Structured Streaming models new data arriving in a data stream as new rows appended to an unbounded table.
E) Structured Streaming uses specialized hardware and I/O streams to achieve sub-second latency for data transfer.
3. Which statement regarding stream-static joins and static Delta tables is correct?
A) The checkpoint directory will be used to track updates to the static Delta table.
B) Stream-static joins cannot use static Delta tables because of consistency issues.
C) The checkpoint directory will be used to track state information for the unique keys present in the join.
D) Each microbatch of a stream-static join will use the most recent version of the static Delta table as of each microbatch.
E) Each microbatch of a stream-static join will use the most recent version of the static Delta table as of the job's initialization.
4. A data team's Structured Streaming job is configured to calculate running aggregates for item sales to update a downstream marketing dashboard. The marketing team has introduced a new field to track the number of times this promotion code is used for each item. A junior data engineer suggests updating the existing query as follows: Note that proposed changes are in bold.
Original query:
Proposed query:
Which step must also be completed to put the proposed query into production?
A) Register the data in the "/item_agg" directory to the Hive metastore
B) Run REFRESH TABLE delta, /item_agg'
C) Increase the shuffle partitions to account for additional aggregates
D) Remove .option (mergeSchema', true') from the streaming write
E) Specify a new checkpointlocation
5. A data architect has heard about lake's built-in versioning and time travel capabilities. For auditing purposes they have a requirement to maintain a full of all valid street addresses as they appear in the customers table.
The architect is interested in implementing a Type 1 table, overwriting existing records with new values and relying on Delta Lake time travel to support long-term auditing. A data engineer on the project feels that a Type 2 table will provide better performance and scalability. Which piece of information is critical to this decision?
A) Shallow clones can be combined with Type 1 tables to accelerate historic queries for long-term versioning.
B) Data corruption can occur if a query fails in a partially completed state because Type 2 tables requires setting multiple fields in a single update.
C) Delta Lake time travel cannot be used to query previous versions of these tables because Type 1 changes modify data files in place.
D) Delta Lake only supports Type 0 tables; once records are inserted to a Delta Lake table, they cannot be modified.
E) Delta Lake time travel does not scale well in cost or latency to provide a long-term versioning solution.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： E | 質問 # 2 正解： D | 質問 # 3 正解： D | 質問 # 4 正解： E | 質問 # 5 正解： E |
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