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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| Topic 2: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Topic 3: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources |
| Topic 4: Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health |
| Topic 5: Data Sharing and Federation | 5% | - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access |
| Topic 6: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 7: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions |
| Topic 8: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Topic 9: Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata |
| Topic 10: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
Question #1
データエンジニアリングチームには、3つのデータソースからのデータ取り込みジョブに時間のかかる作業があります。各ノートブックで新しいデータを読み込むのに約1時間かかります。ある日、ノートブックの更新によって新しい必須構成パラメータが導入されたため、ジョブが失敗しました。チームは迅速に問題を解決し、失敗したソースから最新のデータを読み込む必要があります。チームはどのような対応を取るべきでしょうか？
A. 新しいパラメータを使用して実行を修復し、不足しているタスクパラメータを追加してタスクを更新します。
B. 新しいパラメータを使用して実行を修復します。
C. 不足しているタスク パラメータを追加してタスクを更新し、ジョブを手動で実行します。
D. 問題のあるノートブックの所有者と分析を共有し、すぐに修正できるようにします。
Question #2
データエンジニアチームは、Databricksでサポートされているネイティブコネクタを持たない外部データベースへの接続を構成する任務を負っています。外部データベースには、グループメンバーシップによるデータセキュリティが既に構成されています。これらのグループは、社内の様々なチームを表すDatabricksで既に作成されているユーザーグループに直接マッピングされています。外部データベースの各グループに対して、新しいログイン資格情報が作成されています。これらの資格情報をDatabricksユーザーが利用できるようにするには、Databricksユーティリティシークレットモジュールを使用します。外部データベースのすべての資格情報が正しく構成され、Databricksでグループメンバーシップが適切に構成されていると仮定した場合、これらの資格情報を使用するためにチームに必要な最小限のアクセス権を付与する方法を説明している記述はどれですか？
A. シークレットが追加されたワークスペースですべてのユーザーが管理者として設定されている限り、追加の構成は必要ありません。
B. 特定のチームによって使用される資格情報にマップされた秘密キーに「読み取り」権限を設定する必要があります。
C. 特定のチームによって使用される資格情報のみを含むシークレット スコープに「管理」権限を設定する必要があります。
D. 特定のチームによって使用される資格情報のみを含むシークレット スコープに「読み取り」権限を設定する必要があります。
Question #3
クエリの実行に時間がかかりすぎています。Spark UI を調査した結果、データエンジニアがディスク使用量の大幅な増加を発見しました。使用されているコンピューティングインスタンスのコア対メモリ比は
1:2. データエンジニアが漏洩を最小限に抑えるために取るべき2つのステップは何ですか？(2つ選択してください。)
A. コア対メモリ比の高いコンピューティング インスタンスを選択します。
B. より多くのディスク容量を持つコンピューティングインスタンスを選択します。
C. spark.sql.files.maxPartitionBytes を増やします。
D. よりネットワーク帯域幅の広いコンピューティング インスタンスを選択します。
E. spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
Question #4
プラットフォーム エンジニアは、開発チームが使用するカタログとスキーマを作成しています。
エンジニアは初期カタログcatalog_Aと初期スキーマschema_Aを作成しました。また、エンジニアは開発チームにUSE CATALOG、USE SCHEMA、およびCREATE TABLE権限を付与し、スキーマへの新しいテーブルの登録を開始できるようにしました。
エンジニアは、カタログとスキーマの所有者であるにもかかわらず、Schema_A の基礎となるテーブルにアクセスできないことに気付きました。
エンジニアが基礎となるテーブルにアクセスできない理由は何ですか?
A. USE CATALOG が付与されたユーザーは、ダウンストリーム テーブルに対する所有者の権限を変更できます。
B. 所有者のテーブル権限が自動的に更新されなかったため、プラットフォーム エンジニアは REFRESH ステートメントを実行する必要があります。
C. テーブル作成者によって明示的に付与された権限は、プラットフォーム エンジニアがスキーマ内の基礎となるテーブルにアクセスできる唯一の方法です。
D. スキーマの所有者は、スキーマ内のテーブルに対する権限を自動的には持ちませんが、いつでも自分自身に権限を付与できます。
Question #5
あるデータエンジニアが、本番環境レベルのデータパイプラインを構築するためのツールを評価しています。チームは、クラウドオブジェクトストレージからの変更データを処理し、無効なレコードをフィルタリングまたは分離し、下流のコンシューマーにクリーンなデータをタイムリーに配信する必要があります。チームは小規模で、期限も厳しく、パイプラインの監査と保守性を維持しながら、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。
データ エンジニアはどのようなアプローチを実装する必要がありますか?
A. ハイブリッド アプローチを使用します。Auto Loader を使用して Bronze テーブルに取り込み、Databricks ワークフローで SQL クエリを使用して処理し、スケジュールに従ってクリーンアップされた Silver テーブルと Gold テーブルを生成します。
B. LDP を使用して、ストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューを含む宣言型パイプラインを構築し、データ期待値と増分処理の組み込みサポートを活用します。
C. Spark ジョブを介して Delta テーブルに直接データを取り込み、UDF を使用してデータ品質フィルターを適用し、LDP を使用してマテリアライズド ビューを作成します。
D. 構造化ストリーミングを備えた Auto Loader を使用して取り込みを実装し、チェックポイントとマージ ロジックを使用して無効なデータの処理とテーブルの更新を管理します。
Solutions:
| Question #1 Correct Answer: A | Question #2 Correct Answer: D | Question #3 Correct Answer: A,E | Question #4 Correct Answer: D | Question #5 Correct Answer: B |
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