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

1. Lakehouse内のDelta Lakeテーブル「customer_parsams」は、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
データエンジニアチームは、各更新が成功した直後に、テーブルの新しいバージョンと以前のバージョンとの差異を確認したいと考えています。現在の実装では、どの方法を使用できますか？

A) Delta Lake トランザクション ログを解析して、新しく書き込まれたすべてのデータ ファイルを識別します。
B) Spark イベント ログを解析して、更新、挿入、または削除された行を識別します。
C) Delta Lake の組み込みバージョン管理およびタイムトラベル機能を使用して、新しいバージョンと以前のバージョンの違いを計算するクエリを実行します。
D) DESCRIBE HISTORY customer_churn_params を実行して、追加または変更されたすべてのレコードのログを含む、更新の完全な操作メトリックを取得します。

2. データエンジニアリングチームは、レガシーHadoopプラットフォームからの移行を進めています。そのプロセスの一環として、パフォーマンス比較のためにストレージ形式を評価しています。レガシープラットフォームではORC形式とRCFile形式が使用されています。データのサブセットをDelta Lakeに変換したところ、クエリパフォーマンスが大幅に向上しました。調査の結果、Deltaテーブルからの読み取りクエリではシャッフルハッシュ結合が使用されているのに対し、レガシー形式のクエリではソートマージ結合が使用されていることがわかりました。Delta Lakeデータを読み取るクエリでは、スキャンするデータ量も少なくなっています。クエリパフォーマンスの違いは、どのような理由によるものと考えられますか？

A) Delta Lake は、ベクトル化された Parquet リーダーを使用してデータのスキップとファイルのプルーニングを可能にします。
B) ORC テーブルに対するクエリでは、動的データ スキップ最適化は活用されましたが、動的ファイル プルーニング最適化は活用されませんでした。
C) Delta Lake テーブルに対するクエリでは、動的なファイル プルーニングの最適化を活用できました。
D) シャッフル ハッシュ結合は常にソート マージ結合よりも効率的です。

3. 以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

次のクエリを考えてみましょう。
prod.sales_by_store テーブルを削除します
このステートメントがワークスペース管理者によって実行されると、どのような結果が発生しますか?

A) テーブルはカタログから削除されますが、データはストレージに残ります。
B) データは削除済みとしてマークされますが、Time Travel で回復可能です。
C) COMMIT コマンドが実行されるまで何も起こりません。
D) テーブルはカタログから削除され、データは削除されます。
E) Delta Lake では運用データの削除が禁止されているため、エラーが発生します。

4. データエンジニアは、顧客取引データを処理する本番環境のLakeflow宣言型パイプラインを管理しています。パイプラインには、transaction_amount > 0やcustomer_id IS NOT NULLといった、いくつかのデータ品質期待値が含まれています。これらの期待値は、SQLのEXPECT句を使用して定義されています。
エンジニアは、最新のパイプライン更新中に各期待値を満たしたレコード数と満たなかったレコード数を分析することで、パイプラインのデータ品質を監視することを目指しています。Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログは、event_log_tableというDeltaテーブルに保存されます。
最新のパイプライン更新では、各期待値の名前、関連付けられたデータセット、期待値を満たしたレコードの数、期待値を満たさなかったレコードの数などの情報を抽出するための、プログラム的に適切なアプローチを決定します。
Lakeflow 宣言型パイプライン イベント ログから必要なデータ品質メトリックを取得する方法はどれですか。

A) Lakeflow 宣言型パイプライン UI を使用して特定のパイプラインに移動し、データセットを選択し、[データ品質] タブを表示して期待メトリックを手動で取得します。
B) event_log_table で、event_type = 'data_quality' のイベントを照会し、passed_records フィールドと failed_records フィールドを直接選択します。
C) event_log_table にアクセスし、event_type = 'flow_progress' のイベントをフィルタリングし、details.flow_progress.data_quality.expectations フィールドを解析して必要なメトリックを抽出します。
D) event_log_table にアクセスし、event_type = 'expectation_result' のイベントをフィルタリングし、詳細フィールドから期待メトリックを抽出します。

5. ある企業は、従来のDatabricksジョブでAuto Loaderを使用して、外部ソースからの半構造化JSONファイルを処理しています。時折、重要なフィールドがNULL、無効な型、または予期しないネストされたスキーマのバリエーションを持つレコードが到着します。エンジニアは、不正な形式または不適合なレコードが警告なく削除されず、別の検疫テーブルにキャプチャされるようにする必要があります。パイプラインは、ジョブを失敗させることなく、正常なレコードをブロンズレイヤーに処理し続ける必要があり、バッチとストリーミングの両方の取り込みをサポートする必要があります。
データ エンジニアは、不良レコードを検疫 Delta テーブルに自動的にルーティングする一方で、良好なレコードを Bronze レイヤーに取り込んでさらに処理する、堅牢な取り込みパターンを構築する必要があります。
この取り込みアーキテクチャにおける検疫メカニズムを実現するアプローチはどれですか?

A) Auto Loader を failFast モードで使用して false に設定し、スキーマの進化を有効にします。無効なレコードは取り込み中に黙って無視されます。
B) LDP で Auto Loader を使用し、レコード監査ロジックを含む EXPECT () 制約を実装して、不良レコードをルーティングします。
C) Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを SQL パイプラインで使用し、critical_fields が null でない場合に null を含む行を削除するように構成し、不正な形式のデータについては監査ログに依存します。
D) inferSchema=True でノートブック ジョブを作成し、.foreachBatch() を使用してストリーミング クエリを記述し、try/except を使用して例外をキャッチし、失敗したバッチを検疫にリダイレクトします。

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