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

2. データチームは、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理する、追加専用のDelta Lakeパイプラインを実装しています。ソースデータのスキーマ変更がパイプラインを中断することなく自動的に反映されるようにしたいと考えています。Deltaテーブルにデータを書き込む際、どのような構成を使用すべきでしょうか？

A) overwriteSchema = true
B) mergeSchema = true
C) 検証スキーマ = false
D) ignoreChanges = false

3. データ エンジニアが次の PySpark コードを実行しようとしています。
df = spark.read.table("売上")
結果 = df.groupBy("地域").agg(合計("収益"))
しかし、実行プランを調べて Spark ジョブをプロファイリングすると、集約フェーズで過度のデータ シャッフルが発生していることがわかります。
groupBy 集計操作中のシャッフルを減らすには、どの手法を適用する必要がありますか?

A) 集約前にリージョンごとに再パーティション化します。
B) 集約後に coalesce() を使用します。
C) DataFrame df をキャッシュします。
D) ブロードキャスト参加を使用します。

4. あるジョブは、地域の売上データを処理するために、4つの独立したタスク(X、Y、Z、W)を並列に実行しています。データエンジニアリングチームは最近、クラスタポリシーを更新し、コストがかかりすぎるインスタンスタイプを禁止しました。特定のインスタンスタイプの使用を制限する新しいクラスタポリシーが適用されたため、タスクYは失敗しました。
データエンジニアは、他のタスクを中断することなく、迅速に障害を解決する必要があります。データエンジニアはタスクの障害をどのように解決すべきでしょうか？

A) 失敗した実行を削除し、クラスター ポリシーを無効にして、すべてのタスクを再実行します。
B) 制限されたインスタンス タイプを許可するようにグローバル クラスター ポリシーを編集し、ジョブ全体を再実行します。
C) 「修復実行」を使用し、タスク Y のクラスター構成をオーバーライドして許可されたインスタンス タイプを使用するようにし、Databricks でタスク Y のみを再実行できるようにします。
D) タスク Y の新しいクラスターを手動で作成し、ジョブ構成を更新して、完全な再実行をトリガーします。

5. データエンジニアはDelta LaleテーブルにLiquid Clusteringを実装しており、それがデータ管理操作にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。テーブルは新しいデータで頻繁に更新されます。
このテーブルは外部テーブルであり、Unity Catalog では管理されていません。Delta Lake の Liquid Clustering は、最初のテーブル作成後に挿入された新しいデータをどのように処理しますか？

A) 新しいデータはクラスタリング パターンと一致しない場合には拒否されます。
B) 書き込み操作中に新しいデータが自動的にクラスター化されます。
C) 新しいデータはステージング領域に書き込まれ、スケジュールされたメンテナンス中にクラスター化されます。
D) 新しいデータは、次の OPTIMIZE 操作までクラスター化されません。

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