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

1. データエンジニアリングチームは、Delta Lakeを使用して追加専用のデータパイプラインを実装しており、一度書き込まれたデータが変更または削除されないようにしたいと考えています。既存データの変更を防ぐために、データエンジニアはDelta Lakeのどの機能を有効にする必要がありますか？

A) デルタ最適化
B) デルタタイムトラベル
C) デルタ APPEND_ONLY
D) デルタ真空

2. 夜間ジョブは、次のコードを使用して Delta Lake テーブルにデータを取り込みます。

パイプラインの次のステップでは、パイプラインの次のテーブルにまだ処理されていない新しいレコードを操作するために使用できるオブジェクトを返す関数が必要です。
どのコード スニペットがこの関数定義を完了しますか?
new_records() を定義します:

A)

B) spark.readStream.load("bronze") を返します
C) spark.read.option("readChangeFeed", "true").table("bronze") を返します
D)

E) spark.readStream.table("bronze") を返します

3. ユーザーは、DLT 期待値を使用して、派生テーブル レポートに、テーブル validation_copy に含まれるソースからのすべてのレコードが含まれていることを検証したいと考えています。
ユーザーは、レポート テーブル定義に期待値を追加することでこれを達成しようとしますが、失敗します。

どのアプローチを使用すれば、DLT 期待値を使用して、このテーブルに存在するすべての期待レコードを検証できますか?

A) 検証コピーとレポートに対して左外部結合を実行する一時テーブルを定義し、レポートキー値がnullにならないという期待値を定義します。
B) validation_copyとreportとreportの左外部結合を実行し、その結果をreportテーブルのDLT期待値と比較する関数を定義します。
C) validation_copyとレポートに対して左外部結合を実行するビューを定義し、レポートテーブルのDLT期待値でこのビューを参照します。
D) 2 つのテーブルで左外部結合を実行する SQL UDF を定義し、レポート テーブルの DLT 期待値のレポート キー値に null 値が返されるかどうかを確認します。

4. 上流システムが変更データキャプチャ(CDC)ログを出力し、クラウドオブジェクトストレージディレクトリに書き込んでいます。ログ内の各レコードは、変更の種類(挿入、更新、削除)と、変更後の各フィールドの値を示しています。ソーステーブルには、フィールドpk_idで識別される主キーがあります。
分析目的のため、Lakehouse内のターゲットDelta Lakeテーブルには、各レコードの最新の値のみを記録する必要があります。これらのレコードを取り込むDatabricksジョブは1時間に1回実行されますが、各レコードは1時間の間に複数回変更されている可能性があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A) Delta Lake の変更データ フィードを使用して、外部システムからの CDC データを自動的に処理し、すべての変更を Lakehouse 内のすべての依存テーブルに伝播します。
B) テーブルに対する順序付けられた一連の変更を反復処理し、各変更を順番に適用して、テーブルの現在の状態 (挿入、更新、削除)、変更のタイムスタンプ、および値を作成します。
C) 各バッチ内のレコードを pk_id で重複排除し、ターゲット テーブルを上書きします。
D) MERGE INTO を使用して、各 pk_id の最新のエントリをテーブルに挿入、更新、または削除し、すべての変更をシステム全体に伝播します。

5. データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。
以下のコードでは、Impressionsはウォーターマーク(「event_time」、「10 minutes」)付きのストリーミングデータフレームです。

データ エンジニアは、クエリの速度が大幅に低下していることに気付きました。
どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?

A) イベント時間制約に参加: clickTime + 3 時間 < impressionTime - 2 時間
B) イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime - 間隔 3 時間、透かしを削除
C) イベント時間制約での結合: clickTime == impressionTime を leftOuter 結合で使用
D) イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime かつ clickTime <= impressionTime 間隔 1 時間

Solutions: