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

1. 夜間バッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからすべてのデータファイルを取り込むように設定されています。このコンテナには、YYYY/MM/DDというネストされたディレクトリ構造でレコードが保存されています。各日付のデータは、その日にソースシステムによって処理されたすべてのレコードを表します。一部のレコードはモデレーターの承認待ちのため、処理が遅れる場合があります。各エントリは製品に対するユーザーレビューを表し、以下のスキーマを持ちます。
user_id STRING、review_id BIGINT、product_id BIGINT、review_timestamp TIMESTAMP、review_text STRING 取り込みジョブは、ソースシステムと同一のスキーマを持つターゲットテーブル reviews_raw に、前日のすべてのデータを追加するように設定されています。パイプラインの次のステップは、reviews_raw に挿入されたすべての新規レコードを、データが完全に重複排除、検証、およびエンリッチされたテーブルに伝播するバッチ書き込みです。
このデータバッチを伝播するための計算コストを最小限に抑えるソリューションはどれですか?

A) reviews_raw 内のすべてのレコードを再処理し、パイプラインの次のテーブルを上書きします。
B) review_timestamp に基づいて reviews_raw テーブル内のすべてのレコードをフィルタリングし、過去 48 時間以内に生成されたレコードを一括追加します。
C) reviews_raw テーブルでバッチ読み取りを実行し、自然な複合キー user_id、review_id、product_id、review_timestamp を使用して挿入のみのマージを実行します。
D) トリガー ワンス実行モードを使用して reviews_raw テーブルに対して構造化ストリーミング読み取りを構成し、新しいレコードをバッチ ジョブとして処理します。
E) Delta Lake のバージョン履歴を使用して、reviews_raw の最新バージョンと 1 つ前のバージョンの違いを取得し、これらのレコードを次のテーブルに書き込みます。

2. 以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

元のクエリに誤字があったことに気づき、以下のコードが実行されました。
テーブル prod.sales_by_stor を変更し、名前を prod.sales_by_store に変更します。
2 番目のコマンドを実行するとどのような結果が発生しますか?

A) すべての関連ファイルとメタデータは、単一の ACID トランザクションで削除され、再作成されます。
B) メタストア内のテーブル参照が更新され、データは変更されません。
C) メタストア内のテーブル参照が更新され、すべてのデータ ファイルが移動されます。
D) テーブル名の変更は Delta トランザクション ログに記録されます。
E) 名前を変更したテーブルに対して新しいデルタ トランザクション ログが作成されます。

3. セキュリティ チームは、Databricks シークレット モジュールを利用して外部データベースに接続できるかどうかを調査しています。
すべてのPython変数を文字列で定義してコードをテストした後、パスワードをsecretsモジュールにアップロードし、現在アクティブなユーザーに適切な権限を設定します。その後、コードを以下のように変更します(他の変数はすべて変更しません)。

上記のコードが実行されると何が起こるかを説明している文はどれですか?

A) ノートブックに対話型入力ボックスが表示されます。正しいパスワードを入力すると、接続が成功し、エンコードされたパスワードが DBFS に保存されます。
B) ノートブックに対話型入力ボックスが表示されます。正しいパスワードを入力すると、接続が成功し、パスワードがプレーンテキストで印刷されます。
C) 外部テーブルへの接続は失敗し、文字列「redacted」が出力されます。
D) 外部テーブルへの接続は成功します。パスワードの文字列値がプレーンテキストで出力されます。
E) 外部テーブルへの接続は成功し、文字列「redacted」が出力されます。

4. データエンジニアは、共同ワークスペース内のDatabricksジョブのACLを構成する際に、最小権限の原則を適用したいと考えています。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) 各ジョブでの役割に必要な最小限の権限レベル (例: CAN RUN または CAN VIEW) のみをユーザーに割り当てます。
B) アクセスの問題を回避するために、すべてのユーザーにすべてのジョブに対する CAN MANAGE 権限を付与します。
C) すべてのユーザーに CAN RUN 権限を付与し、単一の管理グループに CAN MANAGE 権限を付与します。
D) フォルダー レベルの権限のみを使用し、個々のジョブに権限を設定することは避けてください。

5. Databricks Utilities Secrets モジュールには、機密の資格情報を保存し、誤ってプレーン テキストで表示されることを防ぐツールが用意されていますが、ユーザーは、ここに保存される資格情報と、これらのシークレットの使用にアクセスできるユーザーについて注意する必要があります。
Databricks Secrets の制限について説明している記述はどれですか?

A) 保存された秘密を反復処理し、各文字を印刷すると、秘密の内容がプレーンテキストで表示されます。
B) アカウント管理者は、Databricks アカウント コンソールにログオンすることで、すべてのシークレットをプレーンテキストで表示できます。
C) 個人アクセス トークンに適切な資格情報がある場合、Databricks REST API を使用して、シークレットをプレーン テキストで一覧表示できます。
D) シークレットは Hive メタストア内の管理者専用テーブルに保存されます。データベース管理者は、デフォルトでこのテーブルをクエリする権限を持ちます。
E) SHA256 ハッシュは保存された秘密を難読化するために使用されるため、このハッシュを逆にすると、値がプレーンテキストで表示されます。

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