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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 エンジニアは、非常に類似したコードを持つ複数のテーブル定義を含む次の DLT コードをリファクタリングしたいと考えています。

パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。

パイプラインは、このリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、これらのテーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?

A) for ループの異なる入力を使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
B) パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。
C) テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
D) ループを別のテーブル定義内にラップし、一般化された名前とプロパティを使用して、内部テーブルのものと置き換えます。

2. 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: 8
- Executor あたり 50 GB
- 20 コア / エグゼキューター
C) - 合計VM数: 4
- Executor あたり 100 GB
- 40 コア / エグゼキューター
D) - 合計VM数: 2
- Executor あたり 200 GB
- 80 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

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

4. 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) Liquid Clustering (CLUSTER BY AUTO) と予測最適化を活用します。
B) デルタキャッシュを有効にします。
C) 自動圧縮 (optimizeWrite および autoCompact) を有効にします。
D) 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。

5. データエンジニアは、削除ベクトルが有効になっているDeltaテーブルordersを所有しています。エンジニアは次のコマンドを実行します。
DELETE FROM orders WHERE status = 'cancelled';
コマンドが実行されたときの削除ベクトルの動作はどうなりますか?

A) 行はメタデータとファイルの両方で削除済みとしてマークされます。
B) 行はファイル内ではなくメタデータ内で削除済みとしてマークされます。
C) ファイルは削除された行を除いて物理的に書き換えられます。
D) Delta はキャンセルされたすべての注文を自動的に永久に削除します。

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