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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance |
| Topic 2: Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Topic 3: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
| Topic 4: Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation |
| Topic 5: Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics |
| Topic 6: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic - Write efficient and maintainable code |
| Topic 7: Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance |
| Topic 8: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 9: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| Topic 10: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
DLT パイプラインには、次のストリーミング テーブルが含まれます。
Raw_lot は、心拍数追跡デバイスから生のデバイス測定データを取り込みます。
Bpm_stats は、raw_lot からの BPM 測定値に基づいてユーザー統計を段階的に計算します。
データ エンジニアは、パイプラインの更新が実行されたときにダウンストリーム テーブルを再計算しながら、raw_iot テーブルで手動で削除または更新されたレコードを保持できるように、このパイプラインをどのように構成できますか。
- A. raw_iot のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。
- B. bpm_statsのskipChangeCommitsフラグをtrueに設定する
- C. SkipChangeCommitsフラグをtrueに設定する raw_lot
- D. bpm_stats のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。
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セキュリティチームは、顧客の個人情報(PII)データを含む顧客テーブルのデータ保護を強化したいと考えています。現地のポリシーに準拠するため、営業チームのメンバーは自分の地域の顧客のみを閲覧できるようにし、管理者以外のユーザーのメールアドレスはマスクする必要があります。Unity Catalogの行フィルターと列マスクを使用する場合、どのような実装方法を採用すべきでしょうか？
- A. 列マスクは同じテーブル上の行フィルターと組み合わせることができないため、ユーザー領域のみに基づいて SQL UDF を使用して行フィルターを実装し、DROP TABLE および CREATE TABLE SET ROW FILTER コマンドを使用してテーブルを再作成して適用します。
- B. テーブル ACL を使用して、GRANT SELECT ON table_name WITH TAG コマンドでタグを使用してアクセスを制限し、ユーザーのリージョンに基づいて機密データに対してアプリケーション レベルのフィルタリングに依存します。
- C. ユーザー領域に基づいて行フィルタリングを行い、グループ メンバーシップに基づいて列マスクを行う SQL UDF を作成し、ALTER TABLE SET ROW FILTER コマンドと ALTER COLUMN SET MASK コマンドを使用して適用します。
- D. ALTER COLUMN SET MASK コマンドを使用して、リージョン フィルタリング用の動的な WHERE 句を含むビューを作成し、電子メール マスキング用の文字列置換関数を使用します。
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2人のデータエンジニアが、別々のブランチで同じDatabricksノートブックに取り組んでいます。両者ともコードの同じセクションを編集しています。一方がDatabricks GitフォルダーUIを使用して、もう一方のブランチを自分のブランチにマージしようとしたところ、そのノートブックファイルでマージの競合が発生しました。UIは競合をハイライト表示し、解決方法を提示します。データエンジニアは、Databricks Gitフォルダーを使用してこのマージの競合をどのように解決すればよいでしょうか？
- A. Databricks ワークスペース UI を介して競合しているノートブック ファイルを削除し、削除をコミットして、新しいコミットでノートブックを最初から再作成し、競合を完全に回避します。
- B. クラスターの Web ターミナルで Git CLI を使用して、競合したマージを強制的にプッシュし (git push -force)、リモート ブランチをローカル バージョンで上書きして変更を破棄します。
- C. マージを中止し、すべてのローカル変更を破棄して、競合するコードを確認せずにマージ操作を再試行します。
- D. Git フォルダー UI を使用してノートブック ファイルを手動で編集し、両方のバージョンから必要な行を選択し、競合マーカーを削除して、競合を解決済みとしてマークします。
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Delta Lakeテーブルの下流のコンシューマーから、データ品質の問題がアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えているとの苦情が寄せられています。具体的には、activity_detailsテーブル内の無効な緯度と経度の値が、他の地理位置情報処理の利用に支障をきたしているとの苦情です。
ジュニア エンジニアが Delta Lake テーブルに CHECK 制約を追加する次のコードを作成しました。
上級エンジニアは上記のロジックが正しく、緯度と経度の有効な範囲が提供されていることを確認しましたが、コードを実行すると失敗します。
この失敗の原因を説明している記述はどれですか?
- A. アクティビティ詳細テーブルには既にレコードが含まれています。CHECK 制約は、テーブルに値を挿入する前にのみ追加できます。
- B. 別のチームがこのテーブルを使用して頻繁に実行されるアプリケーションをサポートしているため、2 フェーズ ロックによって操作のコミットが妨げられています。
- C. アクティビティ詳細テーブルには、制約に違反するレコードが既に含まれています。既存のテーブルにデータを追加するには、既存のすべてのデータが CHECK 制約に合格する必要があります。
- D. 現在のテーブル スキーマには有効な座標フィールドが含まれていません。テーブルを変更して制約を追加する前に、スキーマの進化を有効にする必要があります。
- E. アクティビティ詳細テーブルは既に存在します。CHECK 制約は、テーブルの初期作成時にのみ追加できます。
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Databricks Asset Bundle プロジェクトのファイル resources/app.yml で、データ エンジニアは Databricks アプリ databricks_app_deployed とボリューム volume_deployed をデプロイし、Databricks アプリの背後にあるサービス プリンシパルにボリュームへの読み取りおよび書き込みのアクセス許可を付与したいと考えています。
データ エンジニアはどのようにしてデプロイメントを実現する必要がありますか?
- A.
- B.
- C.
- D.
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