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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) 実行者のログファイル
B) ガングリオン
C) ワークスペース監査ログ
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

2. Spark Structured Streaming で使用される一般的なプログラミング モデルの特徴を説明する記述はどれですか。

A) 構造化ストリーミングはメッセージング バスとして実装されており、Apache Kafka から派生しています。
B) 構造化ストリーミングは、GPU の並列処理を活用して、高度な並列データ スループットを実現します。
C) 構造化ストリーミングは、キャッシュされたステージの増分状態値を保持するノードの分散ネットワークに依存します。
D) 構造化ストリーミングは、データ ストリームに到着する新しいデータを、無制限のテーブルに追加される新しい行としてモデル化します。
E) 構造化ストリーミングは、特殊なハードウェアと I/O ストリームを使用して、データ転送のレイテンシを 1 秒未満に抑えます。

3. タスクオーケストレーターは、2つの1時間ごとのタスクを実行するように設定されています。まず、外部システムが/mnt/raw_orders/にマウントされたディレクトリにParquetデータを書き込みます。このデータが書き込まれた後、以下のコードを含むDatabricksジョブが実行されます。

フィールド customer_id と order_id は各注文を一意に識別する複合キーとして機能し、time フィールドはレコードがソース システムにキューに入れられた時刻を示すものと想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間おきに重複したエントリをキューに入れることが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) すべてのレコードは、重複が排除されて注文テーブルにコミットされる前に、状態ストアに 2 時間保持されます。
B) 注文テーブルには最新の 2 時間のレコードのみが含まれ、重複は存在しません。
C) 2 時間以上間隔をあけてキューに登録された重複レコードが保持され、orders テーブルに同じ customer_id と order_id を持つ重複レコードが含まれる場合があります。
D) 2 時間以上離れて到着した重複レコードは削除されますが、同じバッチで到着した重複レコードは両方とも注文テーブルに書き込まれる可能性があります。
E) 注文テーブルには重複は含まれませんが、2 時間以上遅れて到着したレコードは無視され、テーブルから削除されます。

4. Databricks ノートブックに次の PySpark コード スニペットがあるとします。
filtered_df = spark.read.format("delta").load("/mnt/data/large_table")
\
.filter("event_date > '2024-01-01'")
filtered_df.count()
データ エンジニアは、クエリ プロファイラーから、フィルターが適用されているにもかかわらず、filtered_df のスキャン演算子がほぼすべてのファイルを読み取っていることに気付きました。
データのスキップがうまくいかない理由は何でしょうか?

A) event_date 列は、テーブルのパーティションおよび Z オーダー スキームの範囲外です。
B) フィルター条件には、データ スキップ サポートから除外されるデータ型が含まれています。
C) フィルターは完全なデータスキャン後にのみ実行され、データのスキップを防止します。
D) Delta テーブルには、動的なファイル プルーニングを可能にする最適化がありません。

5. 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: 16
- Executor あたり 25 GB
- 10 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: 2
- Executor あたり 200 GB
- 80 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

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