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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題:

1. Databricks はカスタム Python コード パッケージのインストールにどのディストリビューションをサポートしていますか?

A) Wheels
B) CRAM
C) CRAN
D) nom
E) jars
F) sbt

2. ある企業は、複数のデータソースにLakehouse Federationを実装したいと考えていますが、データの一貫性と、すべてのチームが同じ権限のあるデータバージョンにアクセスできるようにすることを懸念しています。Lakehouse Federationがデータの一貫性を維持するために適切な記述はどれですか？

A) フェデレーションは手動で更新する必要があるローカル コピーを作成します。
B) フェデレーションは、ソース システムの現在の状態を反映する読み取り専用アクセスを提供します。
C) 個別のデータ同期サービスを展開する必要があります。
D) フェデレーションは、すべてのソースからの変更データ キャプチャ (CDC) を実装します。

3. データ エンジニアは、きめ細かな権限を持つジョブをデプロイするために Databricks アセット バンドルを構成しています。
要件は次のとおりです。
- データ エンジニア グループにジョブへの CAN_MANAGE アクセスを許可します。
- 監査人グループがジョブを表示できるが、変更/実行できないことを確認します。
- 他のユーザー/グループに意図しない権限を付与しないようにしてください。
データ エンジニアは、要件を満たしながらジョブをどのように展開する必要がありますか?

A) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
B) permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]
C) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
permissions:
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
D) resources:
jobs:
my-job:
name: data-pipeline
tasks: [...]
job_clusters: [...]
permissions:
- group_name: data-engineers
level: CAN_MANAGE
- group_name: auditors
level: CAN_VIEW
- group_name: admin-team
level: IS_OWNER

4. Delta Lake の最適化された書き込みについて説明している記述はどれですか。

A) ジョブ クラスターが終了する前に、最新のジョブ中に変更されたすべてのテーブルに対して OPTIMIZE が実行されます。
B) 最適化された書き込みでは、ディレクトリ パーティションではなく論理パーティションが使用され、パーティション境界はメタデータでのみ表され、書き込まれる小さなファイルが少なくなります。
C) 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。はい、デフォルトの 1 GB に向けて OPTIMIZE ジョブが実行されます。
D) 書き込み前にシャッフルが発生し、データをグループ化しようとするため、各実行者がディレクトリ パーティションに基づいて複数のファイルを書き込む代わりに、ファイル数が減ります。

5. 本番環境にデプロイされた構造化ストリーミングジョブで、ピーク時に遅延が発生しています。現在、通常の実行時には、各マイクロバッチのデータ処理時間は3秒未満です。しかし、ピーク時には各マイクロバッチの実行時間が非常に不安定になり、30秒を超えることもあります。ストリーミング書き込みのトリガー間隔は現在10秒に設定されています。
他のすべての変数を一定に保ち、レコードを 10 秒以内に処理する必要があると仮定すると、どの調整が要件を満たすでしょうか。

A) トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、レコードのバックアップや大きなバッチによるスピルの発生を防ぐことができます。
B) トリガー間隔を 30 秒に増やします。レコードがドロップされないようにするには、トリガー間隔を各バッチの最大実行時間に近い値に設定するのが常にベスト プラクティスです。
C) トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、アイドル状態の実行プログラムは、前のバッチで実行時間が長いタスクが終了している間に、次のバッチの処理を開始できます。
D) トリガー 1 回オプションを使用し、10 秒ごとにクエリを実行するように Databricks ジョブを構成します。これにより、バックログされたすべてのレコードが各バッチで処理されるようになります。
E) チェックポイント ディレクトリを変更せずにトリガー間隔を変更することはできません。現在のストリーム状態を維持するには、シャッフル パーティションの数を増やして並列処理を最大化します。

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