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

1. 本番環境にデプロイされた構造化ストリーミングジョブで、ピーク時に遅延が発生しています。現在、通常の実行時には、各マイクロバッチのデータ処理時間は3秒未満です。しかし、ピーク時には各マイクロバッチの実行時間が非常に不安定になり、30秒を超えることもあります。ストリーミング書き込みのトリガー間隔は現在10秒に設定されています。
他のすべての変数を一定に保ち、レコードを 10 秒以内に処理する必要があると仮定すると、どの調整が要件を満たすでしょうか。

A) トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、レコードのバックアップや大きなバッチによるスピルの発生を防ぐことができます。
B) トリガー間隔を 30 秒に増やします。レコードがドロップされないようにするには、トリガー間隔を各バッチの最大実行時間に近い値に設定するのが常にベスト プラクティスです。
C) トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、アイドル状態の実行プログラムは、前のバッチで実行時間が長いタスクが終了している間に、次のバッチの処理を開始できます。
D) トリガー 1 回オプションを使用し、10 秒ごとにクエリを実行するように Databricks ジョブを構成します。これにより、バックログされたすべてのレコードが各バッチで処理されるようになります。
E) チェックポイント ディレクトリを変更せずにトリガー間隔を変更することはできません。現在のストリーム状態を維持するには、シャッフル パーティションの数を増やして並列処理を最大化します。

2. データアナリストの分散チームは、自動スケーリングが設定されたインタラクティブなクラスター上でコンピューティングリソースを共有しています。ワークスペース管理者は、コストとクエリスループットをより適切に管理するために、クラスターのスケールアップが多数の同時ユーザーによるものか、リソースを大量に消費するクエリによるものかを評価したいと考えています。
クラスターのサイズ変更イベントのタイムラインはどこで確認できますか?

A) ワークスペース監査ログ
B) 実行者のログファイル
C) ガングリオン
D) ドライバーのログファイル
E) クラスターイベントログ

3. ユーザーからのコンテンツ投稿に関するメタデータを表す Delta Lake テーブルのスキーマは次のとおりです。
user_id LONG、post_text STRING、post_id STRING、経度 FLOAT、
緯度 FLOAT、投稿時刻 TIMESTAMP、日付 DATE
このテーブルは日付列でパーティション分割されています。次のフィルターを使用してクエリを実行します。
経度 < 20 & 経度 > -20
データがどのようにフィルタリングされるかを説明した記述はどれですか?

A) オプティマイザーはパーティション列と経度の関係を認識していないため、ファイルのスキップは発生しません。
B) Delta Engine は、トランザクション ログ内の行レベルの統計を使用して、フィルター条件を満たすフライを識別します。
C) デルタ ログの統計は、フィルターされた範囲内のファイルが含まれる可能性のあるパーティションを識別するために使用されます。
D) デルタ ログの統計は、フィルター処理された範囲内のレコードを含む可能性のあるデータ ファイルを識別するために使用されます。
E) Delta Engine は parquet ファイルのフッターをスキャンして、フィルター条件を満たす各行を識別します。

4. ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例：UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか？

A) Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする
B) 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする
C) Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする
D) Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する

5. データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) 機密列を選択せず​​にビューを作成します。
B) UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。
C) 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。
D) 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。

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