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

1. Databricksジョブは3つのタスクで構成されており、それぞれがDatabricksノートブックです。タスクAは他のタスクに依存しません。タスクBとCは並列実行され、それぞれがタスクAに対して順次依存関係を持ちます。
スケジュールされた実行中にタスク A が失敗した場合、この実行の結果を説明するステートメントはどれですか。

A) すべてのタスクが正常に完了しない限り、変更は Lakehouse にコミットされません。タスク A が失敗したため、すべてのコミットは自動的にロールバックされます。
B) タスク B と C はスキップされます。タスク A で表現された一部のロジックは、タスクが失敗する前にコミットされている可能性があります。
C) タスク B と C はスキップされます。ステージの失敗のため、タスク A は変更をコミットしません。
D) すべてのタスクは依存関係グラフとして管理されるため、すべてのタスクが正常に完了するまで、変更は Lakehouse にコミットされません。
E) タスク B と C は構成どおりに実行しようとします。タスク A で行われた変更は、タスクの失敗によりロールバックされます。

2. データエンジニアは、Lakeflowの宣言型パイプライン技術を活用し、Auto Loaderを使用してS3内のJSONファイルから取り込んだリアルタイムのトラックテレメトリデータを処理するシステムを設計しています。データには、truck_id、timestamp、location、speed、fuel_levelが含まれます。システムは、以下の2つのユースケースをサポートする必要があります。
- 最新の位置、速度、および
運用チームの truck_id ごとの fuel_level。
- 総走行距離と平均燃料消費量の毎日の集計レポート
管理チームの truck_id ごとの効率。
これらの要件を満たすために、データ エンジニアは Lakeflow 宣言型パイプラインのストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューにどのアプローチを使用する必要がありますか?

A) 生のテレメトリデータを取り込んで保存するためのストリーミングテーブルを定義し、さらに、最新の位置情報、速度、燃料レベルをtruck_idごとに段階的に計算してリアルタイム監視を行うストリーミングテーブルを作成します。レポート用に、truck_idごとの毎日の集計距離と燃費を計算するマテリアライズドビューを作成します。
B) 生のテレメトリデータを取り込んで保存するためのストリーミングテーブルを定義し、truck_idごとの毎日の集計距離と燃費を計算するストリーミングテーブルを作成します。リアルタイム監視のために、truck_idごとの最新の位置情報、速度、燃料レベルを計算するマテリアライズドビューを作成します。
C) 生のテレメトリ データを取り込んで保存するためのマテリアライズド ビューを定義し、リアルタイム監視用に truck_id ごとの最新の位置、速度、燃料レベルを計算するストリーミング テーブルを作成します。レポート用に truck_id ごとの毎日の集計距離と燃料効率を計算する別のマテリアライズド ビューを作成します。
D) 生のテレメトリ データを取り込んで保存するためのストリーミング テーブルを定義し、リアルタイム監視のために truck_id ごとに最新の位置、速度、燃料レベルを計算するマテリアライズド ビューを作成します。
レポート用に、truck_id ごとの毎日の集計距離と燃費を計算する別のマテリアライズド ビューを作成します。

3. 1時間ごとのバッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからデータファイルを取り込むように構成されています。各バッチは、ソースシステムが特定の時間に生成したすべてのレコードを表します。これらのレコードをレイクハウスに処理するバッチジョブは、遅れて到着するデータが欠落しないように十分な遅延が設定されます。user_idフィールドはデータの一意のキーを表し、次のスキーマを持ちます。
user_id BIGINT、username STRING、user_utc STRING、user_region STRING、last_login BIGINT、auto_pay BOOLEAN、last_updated BIGINT 新しいレコードはすべてaccount_historyというテーブルに取り込まれ、ソースと同じスキーマ内のすべてのデータの完全な記録が保持されます。システム内の次のテーブルはaccount_currentという名前で、各一意のuser_idの最新の値を表すType 1テーブルとして実装されています。
数百万のユーザー アカウントがあり、1 時間ごとに数万のレコードが処理されると仮定すると、記述されている account_current テーブルを各時間ごとのバッチ ジョブの一部として効率的に更新するには、どの実装を使用できますか?

A) ユーザー ID でグループ化し、最終更新の最大値をフィルタリングしたアカウント履歴テーブルに対するクエリの結果を使用して、各バッチでアカウントの現在のテーブルを上書きします。
B) 最後に更新されたフィールドと最後に処理された時間、およびユーザー ID による最後の最大入力を使用してアカウント履歴のレコードをフィルターし、各ユーザー ID の最新の値を更新または挿入するマージ ステートメントを記述します。
C) Delta Lake のバージョン履歴を使用して、アカウント履歴の最新バージョンと 1 つ前のバージョンの違いを取得し、これらのレコードを現在のアカウントに書き込みます。
D) 最後に更新されたフィールドと最後に処理された時間を使用してアカウント履歴のレコードをフィルターし、ユーザー名の重複を排除します。各ユーザー名の最新の値を更新または挿入するためのマージ ステートメントを記述します。
E) 自動ローダーを使用して、アカウント履歴ディレクトリ内の新しいファイルをサブスクライブします。Structured Streaminq トリガー 1 回限りのジョブを構成して、新しく検出されたファイルをアカウントの現在のテーブルに一括更新します。

4. 夜間バッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからすべてのデータファイルを取り込むように設定されています。このコンテナには、YYYY/MM/DDというネストされたディレクトリ構造でレコードが保存されています。各日付のデータは、その日にソースシステムによって処理されたすべてのレコードを表します。一部のレコードはモデレーターの承認待ちのため、処理が遅れる場合があります。各エントリは製品に対するユーザーレビューを表し、以下のスキーマを持ちます。
user_id STRING、review_id BIGINT、product_id BIGINT、review_timestamp TIMESTAMP、review_text STRING 取り込みジョブは、ソースシステムと同一のスキーマを持つターゲットテーブル reviews_raw に、前日のすべてのデータを追加するように設定されています。パイプラインの次のステップは、reviews_raw に挿入されたすべての新規レコードを、データが完全に重複排除、検証、およびエンリッチされたテーブルに伝播するバッチ書き込みです。
このデータバッチを伝播するための計算コストを最小限に抑えるソリューションはどれですか?

A) reviews_raw 内のすべてのレコードを再処理し、パイプラインの次のテーブルを上書きします。
B) reviews_raw テーブルでバッチ読み取りを実行し、自然な複合キー user_id、review_id、product_id、review_timestamp を使用して挿入のみのマージを実行します。
C) review_timestamp に基づいて reviews_raw テーブル内のすべてのレコードをフィルタリングし、過去 48 時間以内に生成されたレコードを一括追加します。
D) Delta Lake のバージョン履歴を使用して、reviews_raw の最新バージョンと 1 つ前のバージョンの違いを取得し、これらのレコードを次のテーブルに書き込みます。
E) トリガー ワンス実行モードを使用して reviews_raw テーブルに対して構造化ストリーミング読み取りを構成し、新しいレコードをバッチ ジョブとして処理します。

5. 新しい Databricks プロジェクトが開始されると、中央 IP チームは Terraform とサービスプリンシパルを使用して必要なインフラストラクチャをプロビジョニングします。これには、Databricks ワークスペース、外部ロケーションにリンクされた Unity カタログ、そしてプロジェクトチームメンバー全員を含む Databricks グループの作成が含まれます。プロジェクトチームは、テーブルやボリュームなどのすべてのアセットを Unity カタログ内の管理対象アセットとして保存する必要があります。このモデルにより、インフラストラクチャの複雑さを隠蔽しながら、チームにカタログ内での自律性を与えます。スキーマ、テーブル、ボリューム、および関連オブジェクトの作成と管理は可能ですが、カタログの権限の名前変更、削除、変更はできず、これらは IT 部門の管理下にあります。このモデルを有効にするには、プロジェクトグループにどのような権限を付与する必要がありますか？

A) グループには、カタログに対する USE CATALOG と USE SCHEMA が必要です。
B) グループはカタログに対するすべての権限を持っている必要があります。
C) グループには、カタログに対するすべての権限と管理権限が必要です。
D) グループをカタログの所有者にする必要があります。

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