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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験シラバストピック:

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：

問題 #1

コンピューティング リソースを最も多く消費しているユーザーを特定するために、データ エンジニアリング チームは、リソースの使用率とコスト管理を向上させるために、Databricks ワークスペース内の使用状況を監視する必要があります。
チームは、ワークスペースのアクティビティを詳細に可視化するために、Unity Catalog のシステムカタログで利用可能な Databricks システムテーブルを使用することにしました。これを実現するには、システムカタログからどの SQL クエリを実行すればよいでしょうか？

A. SELECT sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
COUNT(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
B. SELECT sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
SUM(usage_quantity * usage_unit) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
C. SELECT identity_metadata.run_as AS user_email,
SUM(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10
D. SELECT sku_name,
usage_metadata.run_name AS user_email,
SUM(usage_quantity) AS total_dbus
FROM system.billing.usage
GROUP BY user_email, sku_name
ORDER BY total_dbus DESC
LIMIT 10

問題 #2

ストレージとコンピューティングのコストを削減するために、データ エンジニアリング チームには、ビジネス インテリジェンス ダッシュボード、顧客向けアプリケーション、本番環境の機械学習モデル、アドホック分析クエリによって活用される一連の集計テーブルをキュレートする任務が与えられています。
データエンジニアリングチームは、顧客向けアプリケーションからの新たな要件を認識しました。これは、彼らが完全に管理する唯一のダウンストリームワークロードです。その結果、組織全体の多数のチームが使用する集計テーブルで、いくつかのフィールドの名前を変更する必要があり、さらにフィールドも追加する必要があります。
管理する必要があるテーブルの数を増やすことなく、組織内の他のチームへの影響を最小限に抑えながら状況に対処できるソリューションはどれですか?

A. 必要なすべてのフィールドと新しい名前を持つ新しいテーブルを構成し、これを顧客向けアプリケーションのソースとして使用します。新しいテーブルから選択したフィールドにエイリアスを設定することで、元のデータ スキーマとテーブル名を維持するビューを作成します。
B. 現在のテーブル定義を、現在集計テーブルを書き込んでいるクエリ ロジックで定義された論理ビューに置き換え、顧客向けアプリケーションを強化するための新しいテーブルを作成します。
C. 必要なスキーマと新しいフィールドを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake のディープ クローン機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
D. テーブルのスキーマが変更されることをすべてのユーザーに通知します。通知には、履歴クエリと一致するように新しいテーブル スキーマを元に戻すために必要なロジックを含めます。
E. 特定の日付にテーブル スキーマとフィールド名が変更されることをすべてのユーザーに警告するテーブル コメントを追加します。顧客向けアプリケーションの仕様に合わせて、既存のテーブルを上書きします。

問題 #3

データエンジニアは、manufacturing-teamというグループにアクセス権限を付与する必要があります。このチームには、qualityスキーマにテーブルを作成する権限が必要です。manufacturing-teamというグループに、manufacturingという親カタログを持つproductionというスキーマにテーブルを作成する権限を最小限の権限で付与するには、どのSQLコマンドセットが適切でしょうか？

A. SCHEMA manufacturing.quality に対する TABLE の使用権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CHEMA の使用権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG に対する CATALOG の使用権限を Manufacturing-team に付与します。
B. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する CREATE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
C. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する USE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
D. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。

問題 #4

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。

問題 #5

データエンジニアチームは、新しいデータパイプラインへの移行を開始する前に、開発テスト環境と本番環境の環境を構築しています。チームは、コードとコード実行結果のデータの両方について広範なテストを行う必要があり、可能な限り本番環境と同様のデータを使用して開発とテストを実施したいと考えています。
ジュニアデータエンジニアが、本番環境データを開発テスト環境にマウントし、本番環境データに対してプレプロダクションコードを実行できるようにすることを提案しました。開発環境ではすべてのユーザーが管理者権限を持っているため、ジュニアデータエンジニアはチームのために権限の設定とデータのマウントを申し出ました。
この状況のベストプラクティスをとらえた記述はどれですか?

A. すべての開発者、テスト、本番環境のコードとデータは、単一の統合ワークスペースに存在する必要があります。テストと開発用に別々の環境を作成すると、リスクがさらに軽減されます。
B. Delta Lake はすべてのデータをバージョン管理し、タイムトラベルをサポートしているため、ユーザーエラーや悪意のある人物によって運用データが完全に削除されることはありません。そのため、運用データをどこにでもマウントすることは一般的に安全です。
C. 対話型コードが実行される環境では、運用データには読み取り権限でのみアクセスできるようにする必要があります。環境ごとに分離されたデータベースを作成すると、リスクがさらに軽減されます。
D. 運用データへのアクセスは常にパススルー資格情報を使用して検証されるため、任意の Databricks 開発環境にデータをマウントしても安全です。

解説：