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

1. データエンジニアがDatabricks上にトランザクションデルタテーブルを作成しました。これはアナリティクスチームが使用する予定です。アナリティクスチームは、Apache Iceberg形式を必要とする別のツールでこのテーブルを使用したいと考えています。データエンジニアはどうすればよいでしょうか？

A) トランザクション テーブルを Iceberg テーブルとして読み取れるように、テーブルを 'iceberg' に uniform を有効にします。
B) 分析チームが使用できるトランザクション デルタ テーブルの Iceberg コピーを作成します。
C) トランザクションの Delta テーブルを Iceberg に変換し、テーブルを Delta テーブルとして読み取れるように uniform を有効にします。
D) 分析チームに Delta テーブルをサポートするツールの使用を要求します。

2. 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 APPEND_ONLY
C) デルタタイムトラベル
D) デルタ最適化

3. Lakehouse内のcustomer_churn_paramsというテーブルは、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
MLチームが使用しているチャーン予測モデルは、本番環境では比較的安定しています。チームは過去24時間以内に変更されたレコードのみに基づいて予測を行うことに注力しています。
変更されたレコードの識別を簡素化するアプローチはどれでしょうか?

A) 上書きロジックを変更して、呼び出しによって入力されたフィールドを含める
データが書き込まれるときに spark.sql.functions.current_timestamp() が呼び出されます。このフィールドを使用して、特定の日付に書き込まれたレコードを識別します。
B) customer_churn_params テーブルのすべての行に解約モデルを適用しますが、予測が変更されていない行を無視して予測テーブルにアップサートを実行するロジックを実装します。
C) 現在の上書きロジックをマージ ステートメントに置き換えて、変更されたレコードのみを変更します。変更データ フィードによって識別された変更されたレコードについて予測を行うロジックを記述します。
D) 完全な出力モードを使用してバッチ ジョブを構造化ストリーミング ジョブに変換します。customer_churn_params テーブルから読み取り、解約モデルに対して増分予測を行うように構造化ストリーミング ジョブを構成します。
E) 新しい予測を行う前に、一意の顧客を識別するキーで、以前のモデル予測と現在の customer_churn_params との差を計算します。以前の予測に含まれていない顧客についてのみ予測を行います。

4. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、ユーザーのレコード削除を審査しています。削除リクエストをuser_lookupテーブルからユーザー集計テーブルに反映させるため、以下のロジックが実装されています。

user_id が一意の識別キーであり、削除を要求したすべてのユーザーが user_lookup テーブルから削除されていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、user_aggregates テーブルから削除されるレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由はどれですか。

A) いいえ。Delta Lake の DELETE コマンドは、MERGE INTO コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。
B) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、BACUM コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを削除するまで、タイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。
C) いいえ。変更データ フィードは挿入と更新のみを追跡し、削除されたレコードは追跡しません。
D) はい。Delta Lake ACID 保証により、DELETE コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。
E) はい。変更データ フィードは外部キーを使用して、Lakehouse 全体での削除の一貫性を確保します。

5. 本番環境で構造化ストリーミング ジョブをスケジュールする場合、クエリの失敗から自動的に回復し、コストを低く抑える構成はどれですか。

A) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1
B) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 無制限
C) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1
D) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行: なし;
最大同時実行数: 1
E) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行: なし;
最大同時実行数: 1

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