Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 echte frage : Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)

Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 echte frage
  • Prüfungscode: Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語
  • Prüfungsname: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)
  • Aktualisiert: 31-07-2026
  • Anzahl: 250 Fragen und Antworten

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Nach dem Kauf

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Überwachung und Warnmeldungen10%- Einrichtung von Warnmeldungen und Benachrichtigungen
- Überwachung der Leistung und Betriebsfähigkeit von Pipelines
- Nachverfolgung von Datenherkunft und Messwerten
Thema 2: Datenfreigabe und föderierter Datenzugriff5%- Verwaltung des plattformübergreifenden Datenzugriffs
- Sichere Datenfreigabe mithilfe von Delta Sharing
- Umsetzung von Lakehouse Federation
Thema 3: Datentransformation, Bereinigung und Qualitätssicherung10%- Anwenden von Regeln zur Datenbereinigung und -validierung
- Umsetzung von Schemaentwicklung und -verwaltung
- Einhaltung von Standards zur Datenqualität
Thema 4: Entwicklung von Code zur Datenverarbeitung mit Python und SQL22%- Verwendung von Databricks-spezifischen Bibliotheken und APIs
- Schreiben von effizientem und wartbarem Code
- Umsetzung komplexer Datenverarbeitungslogiken
Thema 5: Datenverwaltung und Governance7%- Verwendung von Unity Catalog für die Datenverwaltung
- Verwaltung von Datenobjekten und Metadaten
- Umsetzung von Richtlinien und Standards im Datenbereich
Thema 6: Datenmodellierung6%- Umsetzung dimensionaler und relationaler Modelle
- Optimierung des Tabellenaufbaus und der Partitionierung
- Gestaltung der Medallion-Architektur
Thema 7: Fehleranalyse und Bereitstellung10%- Fehlerbehebung und Analyse von Pipelines
- Bereitstellung mithilfe von Asset Bundles, CLI und APIs
- Anwendung von CI/CD- und DevOps-Verfahren
Thema 8: Kosten- und Leistungsoptimierung13%- Anwendung bewährter Verfahren zur Kostensteuerung
- Optimierung von Rechen- und Speicherressourcen
- Verbesserung der Leistung von Abfragen und Pipelines
Thema 9: Datenaufnahme und -erfassung7%- Verwendung von Auto Loader und strukturiertem Streaming
- Verarbeitung von inkrementellen und stapelweisen Datenladungen
- Aufnahme von Daten aus unterschiedlichen Quellen
Thema 10: Gewährleistung von Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften10%- Sicherung ruhender und übertragener Daten
- Gewährleistung des Datenschutzes und der Einhaltung rechtlicher Vorgaben
- Umsetzung von Zugriffskontrollen und Berechtigungen

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen

1. ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例:UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか?

A) Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する
B) Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする
C) 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする
D) Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする


2. Apache Kafka プロデューサーからのすべてのレコードは、次のスキーマを持つ単一の Delta Lake テーブルに取り込まれます。
キーはバイナリ、値はバイナリ、トピックは文字列、パーティションはLONG​​、オフセットはLONG​​、タイムスタンプはLONG​​です。5つの固有のトピックが取り込まれています。個人識別情報(PII)が含まれるのは「登録」トピックのみです。企業はPIIへのアクセスを制限したいと考えています。また、このテーブルにPIIを含むレコードは、最初の取り込み後14日間のみ保持することを希望しています。
ただし、個人情報以外の情報については、これらの記録を無期限に保持したいと考えています。
次のソリューションのうちどれが要件を満たしていますか?

A) パーティション フィールドに基づいて個別のオブジェクト ストレージ コンテナーを指定し、ストレージ レベルでの分離を可能にする必要があります。
B) データはトピック フィールドごとにパーティション分割され、ACL と削除ステートメントがパーティション境界を活用できるようになります。
C) データは登録フィールドごとに分割され、PII ディレクトリに対して ACL と削除ステートメントを設定できるようになります。
D) すべてのデータは 2 週間ごとに削除する必要があります。Delta Lake のタイム トラベル機能を活用して、PII 以外の情報の履歴を維持する必要があります。
E) 値フィールドはバイナリ データとして保存されるため、この情報は PII とは見なされず、特別な予防措置を講じる必要はありません。


3. データ エンジニアは、ひどく偏った国別の履歴パーティションを持つ Delta テーブルを継承します。
クエリは多くの場合、高カーディナリティの customer_id でフィルタリングされ、時間の経過とともにディメンション間で変化します。エンジニアは、混乱を招く完全な書き換えを回避し、偏ったパーティションの影響を軽減し、アクセスパターンの変化に応じて優れたクエリパフォーマンスを維持する戦略を求めています。データエンジニアが実行すべき2つのアクションはどれですか?(2つ選択してください。)

A) 既存のパーティションを保持し、ビンパッキング OPTIMIZE のみに依存します。多次元フィルターでは ZORDER とクラスタリングは不要です。
B) 静的パーティショニングからリキッド クラスタリングに切り替えて、customer_id などの一般的なフィルターを反映する初期クラスタリング キーを選択します。
C) メンテナンスのオーバーヘッドを回避するためにデータ スキップ統計を無効にし、代わりに適応型クエリ実行に依存します。
D) 最適化された書き込みのみに依存します。Databricks は時間の経過とともにパーティション分割をクラスタリングに自動的に置き換えます。
E) OPTIMIZE table_name を定期的に実行します。


4. pyspark.sql.functions.broadcast の正しい使用方法を説明している記述はどれですか?

A) Databricks ワークスペース内のすべてのアクティブなクラスターのアタッチされたストレージ ボリュームに、指定されたテーブルのコピーをキャッシュします。
B) 列がすべての実行プログラムでメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。
C) 列のカーディナリティが十分に低いため、個別の値を使用可能なパーティションに適切にマッピングして、ブロードキャスト結合を可能にすることをマークします。
D) DataFrame がすべての実行者のメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。
E) クラスターの有効期間中に将来のすべてのクエリで使用するために、指定されたテーブルのコピーをクラスター内のすべてのノードにキャッシュします。


5. データサイエンスチームはMLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。以下のコードは、本番環境モデルを正しくインポートして適用し、予測結果を「customer_id LONG, predictions DOUBLE, date DATE」というスキーマを持つpredsという名前の新しいデータフレームとして出力します。

データサイエンスチームは、予測結果をDelta Lakeテーブルに保存し、すべての予測を時系列で比較できるようにしたいと考えています。チャーン予測は1日に最大1回まで行われます。
潜在的な計算コストを最小限に抑えながらこのタスクを実行するコード ブロックはどれですか。

A)

B)

C) preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
D)

E) preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: B
2. Frage
Antwort: B
3. Frage
Antwort: B,E
4. Frage
Antwort: D
5. Frage
Antwort: C

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