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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:

Question 1

データエンジニアは、Auto Loaderを使用して、到着したJSONデータを読み取ります。Auto Loaderは無効なJSONレコードを隔離するように設定していましたが、時間が経つにつれて、整形式のJSONであるにもかかわらず、一部のレコードが隔離されていることに気づきました。
コードスニペットは次のとおりです。
df = (spark.readStream
.format("cloudFiles")
.option("cloudFiles.format", "json")
.option("badRecordsPath", "/tmp/somewhere/badRecordsPath")
.schema("a int, b int")
.load("/Volumes/catalog/schema/raw_data/"))
データが欠落している原因は何ですか?

A. badRecordsPath の場所に多くの小さなファイルが蓄積されています。
B. ある時点で、上流のデータ プロバイダーはすべてを複数行の JSON に切り替えました。
C. ソース データは有効な JSON ですが、何らかの点で定義されたスキーマに準拠していません。
D. エンジニアはオプション「cloudFiles.quarantineMode」を「rescue」に設定するのを忘れました。

Question 2

クエリの実行にかかった合計実時間を確認するにはどの方法を使用できますか?

A. そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、合計実時間メトリックを使用します。
B. そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、集計されたタスク時間メトリックを使用します。
C. Spark UI で、そのクエリに関連付けられている最も長く実行されているジョブのジョブ期間を取得します。
D. Spark UI で、そのクエリに関連付けられているすべてのジョブのすべてのステージで実行されたすべてのタスク期間の合計を取得します。

Question 3

以下の各構成は、各クラスターに合計 400 GB の RAM、合計 160 個のコアがあり、VM ごとに 1 つの Executor のみがあるという点では同一です。
完了を保証する必要のある非常に長時間実行されるジョブがある場合、1 つ以上の VM 障害を考慮して、どのクラスター構成でジョブの完了を保証できますか。

A. - 合計VM数: 2
- Executor あたり 200 GB
- 80 コア / エグゼキューター
B. - 合計VM数: 4
- Executor あたり 100 GB
- 40 コア / エグゼキューター
C. - 合計VM数: 16
- Executor あたり 25 GB
- 10 コア / エグゼキューター
D. - 合計VM数: 8
- Executor あたり 50 GB
- 20 コア / エグゼキューター
E. - 合計VM数: 1
- Executor あたり 400 GB
- 160 コア/エグゼキューター

Question 4

DevOpsチームは、ジョブUIを使用して、毎日実行するようにスケジュールされたノートブックのコレクションとして、本番環境ワークロードを構成しました。チームに新しく加わったデータエンジニアリング担当者が、本番環境のロジックを確認するために、これらのノートブックの1つへのアクセスをリクエストしています。
運用コードやデータに偶発的な変更を加えることなく、ユーザーに付与できるノートブックの権限の最大限度は何ですか?

A. 権限がありません
B. 読み取り可能
C. 管理可能
D. 編集可能
E. 実行可能

Question 5

データエンジニアリングチームのジュニアメンバーが、Databricksノートブックの言語相互運用性について調査しています。以下のコードの目的は、geo_lookupテーブルに含まれるアフリカ大陸の国々で発生したすべての売上のビューを登録することです。
コードを実行する前に、現在のデータベースで SHOW TABLES を実行すると、データベースには geo_lookup と sales の 2 つのテーブルのみが含まれていることがわかります。

インタラクティブ ノートブックでこれらのコマンド セルを順番に実行した結果を正しく説明している記述はどれですか。

A. コマンド1は成功します。コマンド2は、アクセス可能なすべてのデータベースでcountries afという名前のテーブルまたはビューを検索します。このエンティティが存在する場合、コマンド2は成功します。
B. Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は PySpark DataFrame を表す Python 変数になります。
C. どちらのコマンドも成功します。show tablesを実行すると、countries atとsales atがビューとして登録されていることが確認できます。
D. Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は文字列のリストを含む Python 変数になります。
E. どちらのコマンドも失敗します。新しい変数、テーブル、ビューは作成されません。

Solutions: