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

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

2. Delta Lakeテーブルの下流のコンシューマーから、データ品質の問題がアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えているとの苦情が寄せられています。具体的には、activity_detailsテーブル内の無効な緯度と経度の値が、他の地理位置情報処理の利用に支障をきたしているとの苦情です。
ジュニア エンジニアが Delta Lake テーブルに CHECK 制約を追加する次のコードを作成しました。

上級エンジニアは上記のロジックが正しく、緯度と経度の有効な範囲が提供されていることを確認しましたが、コードを実行すると失敗します。
この失敗の原因を説明している記述はどれですか?

A) アクティビティ詳細テーブルには、制約に違反するレコードが既に含まれています。既存のテーブルにデータを追加するには、既存のすべてのデータが CHECK 制約に合格する必要があります。
B) アクティビティ詳細テーブルには既にレコードが含まれています。CHECK 制約は、テーブルに値を挿入する前にのみ追加できます。
C) 現在のテーブル スキーマには有効な座標フィールドが含まれていません。テーブルを変更して制約を追加する前に、スキーマの進化を有効にする必要があります。
D) 別のチームがこのテーブルを使用して頻繁に実行されるアプリケーションをサポートしているため、2 フェーズ ロックによって操作のコミットが妨げられています。
E) アクティビティ詳細テーブルは既に存在します。CHECK 制約は、テーブルの初期作成時にのみ追加できます。

3. ストリーミング動画分析チームは、Unity Catalog で管理される Delta テーブル video_events に毎日数十億件のイベントを取り込み、分析を行っています。アナリストは、user_id、campaign_id、region などの列に対して、アドホックなポイントルックアップクエリを実行しています。チームは手動で OPTIMIZE video_events ZORDER BY (user_id, campaign_id, region) を実行していますが、最新のデータでは依然としてパフォーマンスが低く、運用上のオーバーヘッドも懸念されています。チームは、クエリパターンの変化に合わせてホットな列を同じ場所に配置し続けるための、手間のかからない方法を求めています。チームは video_events でどの Delta 機能を活用すべきでしょうか？

A) 最近のファイルのパフォーマンスを向上させるために、各ジョブの後に OPTIMIZE/ZORDER を実行するようにスケジュールします。
B) Liquid Clustering (CLUSTER BY AUTO) と予測最適化を活用します。
C) デルタキャッシュを有効にします。
D) 自動圧縮 (optimizeWrite および autoCompact) を有効にします。

4. あるデータエンジニアは、Lakeflowの宣言型パイプラインの期待値機能を使用して、入力センサーデータのデータ品質を追跡しています。センサーは定期的に範囲外の不良データを送信し、現在、それらの行に警告フラグを付けて、正常なデータと共にSilverテーブルに書き込んでいます。そこで、新たな要件が課されました。不良行は別の隔離テーブルに隔離し、Silverテーブルには含めないようにする必要があるのです。
これはシルバーテーブルの既存のコードです:
@dlt.table
@dlt.expect("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
What code will satisfy the requirements?

A) @dlt.table
@dlt.expect("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
B) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
C) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect_or_drop("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
D) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading < 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")

5. データアナリストの分散チームは、自動スケーリングが設定されたインタラクティブなクラスター上でコンピューティングリソースを共有しています。ワークスペース管理者は、コストとクエリスループットをより適切に管理するために、クラスターのスケールアップが多数の同時ユーザーによるものか、リソースを大量に消費するクエリによるものかを評価したいと考えています。
クラスターのサイズ変更イベントのタイムラインはどこで確認できますか?

A) ワークスペース監査ログ
B) ガングリオン
C) 実行者のログファイル
D) ドライバーのログファイル
E) クラスターイベントログ

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