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Precise predication of the real exam

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Easy to operate

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Regular renewal

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

1. あるデータエンジニアが、組織内の安全なデータ共有戦略を設計しています。同社は、機密性の高い顧客分析データを2つの異なるパートナーと共有する必要があります。パートナーAはUnity Catalogを有効にしたDatabricksを使用していますが、パートナーBはDatabricksを使用せずにAWS上のApache Sparkを使用しています。これらのシナリオにおいて、安全なデータ共有をどのように実装すればよいでしょうか？

A) オープン共有プロトコル(D2O)はD2D共有よりもセキュリティが高いため、両方のパートナーで使用してください。ベアラートークン方式は、Unity Catalogのネイティブ認証よりも常に安全です。
B) パートナーAには、ユニットカタログ統合とトークン不要の交換システムを備えたDatabricks間共有(D2D)を実装します。パートナーBには、ベアラートークンまたはOIDCフェデレーションによる認証を備えたオープン共有プロトコル(D2O)を使用し、両方のアプローチで堅牢なセキュリティとガバナンスを維持します。
C) セキュリティ要件が同一であるため、両方のパートナーは同じデルタ共有アプローチを使用する必要があります。最大限の互換性を確保するため、両方のパートナーに対してベアラートークンを作成し、オープン共有プロトコル (D2O) を使用する必要があります。
D) Databricks 間共有 (D2D) は同じクラウドプロバイダー内でのみ使用できます。そのため、クロスクラウドシナリオではオープン共有 (D2O) を使用する必要があります。ユニットカタログガバナンスは、外部プラットフォームと共有する場合は利用できません。

2. ジュニアデータエンジニアが、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。遅れて到着するデータについては、増分状態情報を10分間保持する必要があります。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A) slidingWindow("event_time", "10 minutes")
B) awaitArrival("event_time", "10 minutes")
C) await("event_time + `10 minutes'")
D) withWatermark("event_time", "10 minutes")
E) delayWrite("event_time", "10 minutes")

3. あるデータ組織は、Unity Catalog 対応ワークスペースからキュレーションされたデータセットを安全に配信するために Delta Sharing を導入しました。データエンジニアリングチームは、大規模な Delta テーブルを社内では Databricks-to-Databricks 経由で、社外では Open Sharing 経由で集約レポートを共有しています。テスト中に、アクセス制御、データ更新の可視性、共有可能なオブジェクトの種類に関する課題に直面しました。Databricks-to-Databricks または Open Sharing と併用する場合の Delta Sharing プロトコルまたは実装の制限事項は何ですか？

A) Delta Sharing は Unity Catalog 対応テーブルをサポートしていません。共有できるのは従来の Hive Metastore テーブルのみです。
B) デルタ共有 (Databricks 間およびオープン共有の両方) では、受信者が選択権限を持っている場合にソース データを変更できます。
C) オープン共有では、受信者はボリューム、モデル、またはノートブックにアクセスできません。静的なデルタ テーブルのみがサポートされます。
D) Databricks 間の共有では、Unity Catalog の受信者は COPY INTO または REST API を使用してデータを手動で再取り込みする必要があります。

4. データエンジニアが日次レポートジョブを作成しています。レポートノートブックは2つあり、1つは平日用、もう1つは週末用です。「if/else条件」タスクは次のように設定されています。
{{job.start_time.is_weekday}} == true と設定すると、ジョブは平日または週末のノートブックタスクにルーティングされます。同じジョブが複数のタイムゾーンで使用されます。シニアデータエンジニアは、ジョブをレビューした後、プルリクエストをマージするか拒否するかについて、どのようなアクションを取るべきでしょうか？

A) ジョブ構成が適切であるため、マージします。
B) {{job.start_time.is_weekday}} は有効な値参照ではないため、拒否します。
C) {{job.start_time.is_weekday}} は UTC タイムゾーンであるため、拒否します。
D) 代わりに {{job.trigger_time.is_weekday}} を使用する必要があるため、拒否します。

5. ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流で多数のフィールドに対して高度に選択的な結合を行うために使用され、また、機械学習チームによって、少数の関連フィールドをフィルタリングするために活用されます。フィルタおよび結合ロジックに頻繁に使用されるフィールドは合計 15 個特定されています。
データ エンジニアは、テーブル スキーマを宣言する前に、これらのネストされたフィールドを処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks についての意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のうちどれですか。

A) Delta Lake はデータ ストレージに Parquet を使用するため、ネスト用の Dremel エンコード情報は Delta トランザクション ログから直接参照できます。
B) デフォルトでは、Delta Lake はテーブルの最初の 32 列の統計を収集します。これらの統計は、選択的なクエリを実行するときにデータのスキップに活用されます。
C) Databricks で使用される Tungsten エンコーディングは、文字列データの保存に最適化されています。JSON 文字列のクエリに対する新しく追加されたネイティブ サポートにより、文字列型が常に最も効率的になります。
D) Databricks のスキーマ推論と進化により、推論された型が下流のシステムで使用されるデータ型と常に正確に一致することが保証されます。

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