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

1. 施設監視チームは、Delta テーブル device_readings からほぼリアルタイムの PowerBI ダッシュボードを構築しています。
列:
device_id (文字列、一意のセンサーID)
event_ts (TIMESTAMP、取り込みタイムスタンプ UTC)
temperature_c (DOUBLE、温度(℃))
要件：
各センサーについて、重複しない5分ごとに1行生成する
間隔、2 分ずつオフセットされます (例: 00:02-00:07、00:07-00:12、...)。
各行には、間隔の開始、間隔の終了、平均を含める必要があります。
そのスライスの温度。
下流のBIツール(Power BIなど)は、間隔タイムスタンプを使用する必要があります。
時系列バーをプロットします。

A) デバイスIDを選択します。
イベントts、
AVG(温度_c) OVER (
デバイスIDによるパーティション
イベントtsで順序付け
5分前の行と現在の行の間の範囲
) AS 平均温度5分
device_readingsから
WINDOW w AS (window(event_ts, '5 分', '2 分'));
B) バケットを AS として (
デバイスIDを選択します。
window(event_ts, '5分', '2分', '5分') AS勝利、
温度_c
device_readingsから
)
デバイスIDを選択します。
win.start AS bucket_start、
win.end AS bucket_end、
AVG(温度_c) AS avg_temp_5m
バケットから
GROUP BY device_id、win
デバイスID、バケット開始で順序付けします。
C) デバイスIDを選択します。
window.start AS bucket_start、
window.end AS bucket_end、
AVG(温度_c) AS avg_temp_5m
device_readingsから
GROUP BY device_id、window(event_ts、'5 minutes'、'5 minutes'、'2 minutes') ORDER BY device_id、bucket_start;
D) デバイスIDを選択します。
date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) + 間隔 2 分 AS bucket_start、date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) + 間隔 7 分 AS bucket_end、AVG(temperature_c) AS avg_temp_5m FROM device_readings GROUP BY device_id、date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) ORDER BY device_id、bucket_start;

2. データエンジニアは、データスキューと頻繁に変更されるクエリフィルター列に悩まされているマネージドDeltaテーブルを最適化しています。エンジニアは、クエリパターンの変化に伴うコストのかかるデータ書き換えを回避したいと考えています。テーブルサイズは1TB未満です。データエンジニアはこの要件をどのように満たすべきでしょうか？

A) データの偏りを効率的に処理し、既存のデータを書き換えずにクラスタリング キーを変更し、進化するクエリ パターンに適応できるため、Liquid Clustering を有効にします。
B) 効率的なデータスキップを提供し、いつでもパーティション列を簡単に変更できるため、Hive スタイルのパーティション分割を使用します。
C) パーティション分割と Z オーダーを組み合わせることで、柔軟性を最大限に高め、クエリ パターンの変更に伴うメンテナンスを最小限に抑えます。
D) 既存のファイルを書き換えることなくデータレイアウトを柔軟に再編成し、新しいフィルター列に簡単に適応できるため、Z オーダーを適用します。

3. データパイプラインは、構造化ストリーミングを使用してKafkaからDelta Lakeにデータを取り込みます。データはBronzeテーブルに保存され、Kafka_generatedのタイムスタンプ、キー、値が含まれます。パイプラインの導入から3か月後、データエンジニアリングチームは、特定の時間帯にレイテンシが発生していることに気付きました。
シニアデータエンジニアがDelta Tableのスキーマと取り込みロジックを更新し、Apache Sparkによって記録された現在のタイムスタンプとKafkaのトピックおよびパーティションを追加します。チームは、追加されたメタデータフィールドを使用して、一時的な処理遅延を診断する予定です。
この問題を診断する際に、チームはどのような制限に直面するでしょうか?

A) 運用 Delta テーブルに新しいフィールドを追加することはできません。
B) テーブル スキーマを更新すると、Delta トランザクション ログ メタデータが無効になります。
C) 履歴レコードに対して新しいフィールドは計算されません。
D) Spark は、kafka ソースからトピック パーティション フィールドをキャプチャできません。
E) テーブル スキーマを更新するには、追加されるファイルごとにデフォルト値を指定する必要があります。

4. データエンジニアリングチームは、Delta Lakeを使用して追加専用のデータパイプラインを実装しており、一度書き込まれたデータが変更または削除されないようにしたいと考えています。既存データの変更を防ぐために、データエンジニアはDelta Lakeのどの機能を有効にする必要がありますか？

A) デルタ真空
B) デルタ最適化
C) デルタタイムトラベル
D) デルタ APPEND_ONLY

5. ある大企業は、膨大な量と高速のデータを持つ多数のテーブルを並列更新する数百のパイプラインを伴う、ほぼリアルタイムのソリューションを実装したいと考えています。
この要件を満たすには、次のどのソリューションを実装しますか?

A) 多数のデータ ファイルを並行して書き込めるように、取り込みテーブルを短い時間間隔でパーティション分割します。
B) すべてのテーブルを単一のデータベースに保存し、Databricks Catalyst Metastore が全体的なスループットを負荷分散できるようにします。
C) すべてのデータをオブジェクト ストレージではなく接続された SSD ボリュームに保存するように Databricks を構成すると、ファイル I/O が大幅に増加します。
D) 最適化されたクラウド ストレージ接続を活用してデータ スループットを最大化する Databricks 高同時実行クラスターを使用します。
E) クラウド ベンダーによって課せられる API 制限を回避するために、Delta Lake テーブルを独自のストレージ コンテナーに分離します。

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