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

1. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットを、ターゲット部分ファイルサイズ512MBでParquetに書き出す必要があります。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。
B) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
C) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512)を計算し、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。
E) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。

2. Databricks Auto Loader のデフォルトの実行モードについて説明しているステートメントはどれですか?

A) 新しいファイルは入力ディレクトリを一覧表示することによって識別され、新しいファイルはターゲットの Delta Lake テーブルに増分的かつべき等的にロードされます。
B) Webhook は、ソース ディレクトリに新しいデータが到着するたびに Databricks ジョブをトリガーします。新しいデータは、データから推論されたルールを使用してターゲット テーブルに自動的にマージされます。
C) クラウド ベンダー固有のキュー ストレージおよび通知サービスは、新しく到着するファイルを追跡するように構成されています。ターゲット テーブルは、ソース ディレクトリ内のすべての有効なファイルを直接クエリすることによって実現されます。
D) クラウド ベンダー固有のキュー ストレージおよび通知サービスは、新しく到着するファイルを追跡するように構成されています。新しいファイルは、ターゲットの Delta Lake テーブルに段階的に追加されます。
E) 新しいファイルは入力ディレクトリをリストすることによって識別され、ターゲット テーブルはソース ディレクトリ内のすべての有効なファイルをクエリするディレクトリによって実現されます。

3. データ エンジニアは、ひどく偏った国別の履歴パーティションを持つ Delta テーブルを継承します。
クエリは多くの場合、高カーディナリティの customer_id でフィルタリングされ、時間の経過とともにディメンション間で変化します。エンジニアは、混乱を招く完全な書き換えを回避し、偏ったパーティションの影響を軽減し、アクセスパターンの変化に応じて優れたクエリパフォーマンスを維持する戦略を求めています。データエンジニアが実行すべき2つのアクションはどれですか？(2つ選択してください。)

A) 既存のパーティションを保持し、ビンパッキング OPTIMIZE のみに依存します。多次元フィルターでは ZORDER とクラスタリングは不要です。
B) OPTIMIZE table_name を定期的に実行します。
C) 最適化された書き込みのみに依存します。Databricks は時間の経過とともにパーティション分割をクラスタリングに自動的に置き換えます。
D) 静的パーティショニングからリキッド クラスタリングに切り替えて、customer_id などの一般的なフィルターを反映する初期クラスタリング キーを選択します。
E) メンテナンスのオーバーヘッドを回避するためにデータ スキップ統計を無効にし、代わりに適応型クエリ実行に依存します。

4. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
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。

5. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

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