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

1. データアーキテクトは、様々なビジネス要件に合わせてデータを効率的に処理するためのDatabricksソリューションを設計しています。データエンジニアは、ストリーミングテーブルではなくマテリアライズドビューをどのようなシナリオで使用すべきでしょうか？

A) 複数の大きなテーブルからの複雑な集計と結合を事前計算して、BI ダッシュボードのパフォーマンスを向上します。
B) 数秒以内にデータベースの変更を検出して応答する必要がある CDC (変更データ キャプチャ) パイプラインを実装します。
C) 即時アラートを実現するために、1 秒未満の処理要件で Apache Kafka トピックからデータを取り込みます。
D) ウェブサイトからの大量の継続的なクリックストリーム データを処理し、ユーザーの行動をリアルタイムで監視します。

2. データ エンジニアが次の PySpark コードを実行しようとしています。
df = spark.read.table("売上")
結果 = df.groupBy("地域").agg(合計("収益"))
しかし、実行プランを調べて Spark ジョブをプロファイリングすると、集約フェーズで過度のデータ シャッフルが発生していることがわかります。
groupBy 集計操作中のシャッフルを減らすには、どの手法を適用する必要がありますか?

A) ブロードキャスト参加を使用します。
B) DataFrame df をキャッシュします。
C) 集約後に coalesce() を使用します。
D) 集約前にリージョンごとに再パーティション化します。

3. シニアデータエンジニアが大規模なデータワークフローを計画しています。現在の課題は、大規模データセットの効果的な管理に不可欠な、スケーラブルなデータモデル構築の基盤となる考慮事項を特定することです。データエンジニアリングチームは、最新のデータプラットフォームを構築するためのスケーラブルなデータモデルを構成するコア機能を特定し、Delta Lakeを検討対象とする理由を示しました。シニアデータエンジニアは、有効でない推奨事項を特定する責任を負います。Delta Lakeを評価する際に、どの主要機能を無視してもよいでしょうか？

A) Delta Lake はデータ パイプラインの監視とトラブルシューティングに対するサポートが限定的であるため、運用効率を高めるには、関連するパートナー ツールを特定して設定する必要があります。
B) Delta Lake はバッチ モードとストリーミング モードの両方でデータをシームレスに処理できるため、データの取り込みと処理に柔軟性があります。
C) Delta Lake はメタデータの処理を最適化し、数十億のファイルを効率的に管理し、ペタバイト規模のデータセットへの拡張性を促進します。
D) Delta Lake はさまざまなデータ形式 (Parquet、JSON、CSV など) に対応し、Spark および Databricks ツールと適切に統合されます。

4. データアーキテクトは、データガバナンス戦略の一環としてDelta Sharingを実装し、外部パートナーや社内の事業部門との安全なデータ連携を実現しようとしています。アーキテクトは、セキュリティ境界と監査コンプライアンスを維持しながら、指定されたデータスチュワードがそれぞれのドメインで共有を作成できる権限フレームワークを確立する必要があります。適切なセキュリティガバナンスとアクセス制御を維持しながら、ユーザーがDelta Shareを作成、設定、管理できるようにするには、具体的にどのような権限とロールを割り当てる必要がありますか？

A) ユーザーはメタストア管理者であるか、メタストアに対するCREATE SHARE権限を持っている必要があります。
B) ユーザーはワークスペースの共有管理権限が必要です
C) USE_CATALOG権限を持つユーザーは誰でも共有を作成できます
D) ワークスペース管理者のみが共有を作成および管理できます

5. ストリーミング動画分析チームは、Unity Catalog で管理される Delta テーブル video_events に毎日数十億件のイベントを取り込み、分析を行っています。アナリストは、user_id、campaign_id、region などの列に対して、アドホックなポイントルックアップクエリを実行しています。チームは手動で OPTIMIZE video_events ZORDER BY (user_id, campaign_id, region) を実行していますが、最新のデータでは依然としてパフォーマンスが低く、運用上のオーバーヘッドも懸念されています。チームは、クエリパターンの変化に合わせてホットな列を同じ場所に配置し続けるための、手間のかからない方法を求めています。チームは video_events でどの Delta 機能を活用すべきでしょうか？

A) 最近のファイルのパフォーマンスを向上させるために、各ジョブの後に OPTIMIZE/ZORDER を実行するようにスケジュールします。
B) デルタキャッシュを有効にします。
C) Liquid Clustering (CLUSTER BY AUTO) と予測最適化を活用します。
D) 自動圧縮 (optimizeWrite および autoCompact) を有効にします。

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