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

1. Spark ドライバーの log4j 出力を解析するときに、テキストの重要な領域を識別するために使用できるテクノロジは次のどれですか。

A) Scala Datasets
B) Regex
C) Julia
D) C++
E) pyspsark.ml.feature

2. 工場内の故障したIoTセンサーが-500℃の温度を報告したため、LDPパイプラインは-100℃から200℃までの値しか許容しないという期待値を満たせませんでした。データエンジニアは、この原因をより深く理解するために、不具合のあるデータをさらに分析したいと考えています。データエンジニアは、データ品質基準を維持しながら、不具合のあるデータをどのように解決すべきでしょうか？

A) パイプライン コードを修正し、パイプラインを再実行する前に、障害のあるデータを分離するための検疫ロジックを実装します。
B) データの品質に関係なく、将来の障害を防ぐために、パイプラインからすべての期待を削除します。
C) エラーを無視してパイプラインを再実行します。Databricks は次回の実行時に問題のあるレコードを自動的にスキップします。
D) 無効なレコードが出力に含まれ、パイプラインが失敗しないように、期待アクションを失敗から警告に変更します。

3. シニアデータエンジニアが大規模なデータワークフローを計画しています。現在の課題は、大規模データセットの効果的な管理に不可欠な、スケーラブルなデータモデル構築の基盤となる考慮事項を特定することです。データエンジニアリングチームは、最新のデータプラットフォームを構築するためのスケーラブルなデータモデルを構成するコア機能を特定し、Delta Lakeを検討対象とする理由を示しました。シニアデータエンジニアは、有効でない推奨事項を特定する責任を負います。Delta Lakeを評価する際に、どの主要機能を無視してもよいでしょうか？

A) Delta Lake はバッチ モードとストリーミング モードの両方でデータをシームレスに処理できるため、データの取り込みと処理に柔軟性があります。
B) Delta Lake はデータ パイプラインの監視とトラブルシューティングに対するサポートが限定的であるため、運用効率を高めるには、関連するパートナー ツールを特定して設定する必要があります。
C) Delta Lake はさまざまなデータ形式 (Parquet、JSON、CSV など) に対応し、Spark および Databricks ツールと適切に統合されます。
D) Delta Lake はメタデータの処理を最適化し、数十億のファイルを効率的に管理し、ペタバイト規模のデータセットへの拡張性を促進します。

4. データエンジニアリングチームは、顧客からの忘れ去られる(データを削除する)リクエストを処理するジョブを設定しました。削除が必要なすべてのユーザーデータは、デフォルトのテーブル設定を使用してDelta Lakeテーブルに保存されます。
チームは、毎週日曜日の午前1時に、前週のすべての削除処理をバッチジョブとして実行することにしました。このジョブの合計所要時間は1時間未満です。毎週月曜日の午前3時には、バッチジョブが組織全体のすべてのDelta Lakeテーブルに対して一連のVACUUMコマンドを実行します。
コンプライアンス担当者は最近、Delta Lakeのタイムトラベル機能について知りました。これにより、削除されたデータへの継続的なアクセスが可能になるのではないかと懸念しています。
すべての削除ロジックが正しく実装されていると仮定すると、どのステートメントがこの問題に正しく対処していますか?

A) デフォルトのデータ保持しきい値は 7 日間であるため、削除されたレコードを含むデータ ファイルは、8 日後にバキューム ジョブが実行されるまで保持されます。
B) Delta Lake の削除ステートメントには ACID 保証があるため、削除ジョブが完了するとすぐに、削除されたレコードはすべてのストレージ システムから完全に消去されます。
C) デフォルトのデータ保持しきい値は 24 時間であるため、削除されたレコードを含むデータ ファイルは、翌日にバキューム ジョブが実行されるまで保持されます。
D) Delta Lake タイム トラベルではテーブルの履歴全体へのフル アクセスが提供されるため、削除されたレコードは完全な管理者権限を持つユーザーがいつでも再作成できます。
E) vacuum コマンドは削除されたレコードを含むすべてのファイルを完全に削除するため、削除されたレコードにはタイムトラベルで約 24 時間アクセスできる場合があります。

5. データエンジニアは、遅延到着が頻発するKafkaストリームのレコードを処理するDatabricksパイプラインを設計しています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) ウォーターマークを使用して、予想されるウィンドウの後に到着するレコードに対応するために許容される遅延を指定し、正しい集計と状態管理を保証します。
B) バッチ処理を使用して、出力テーブル全体を毎回上書きし、遅延データが正しく組み込まれるようにします。
C) Databricks ジョブを使用してカスタム ソリューションを実装し、すべての履歴データを定期的に再処理します。
D) バッチ テーブルで自動 CDC パイプラインを使用して、遅延データの処理を簡素化します。

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