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

1. Unity Catalog でデータエンジニアリングワークスペースが自動的に有効化され、ワー​​クスペースカタログが作成されました。新しいチームメンバーから、デフォルトスキーマではテーブルを作成できるものの、同じワークスペースカタログ内の他のスキーマのテーブルにアクセスできないという報告がありました。なぜ新しいチームメンバーは他のスキーマのテーブルにアクセスできないのでしょうか？

A) 他のスキーマのテーブルでは、新規ユーザーには自動的に付与されない追加のBROWSE権限が必要です。
B) ワークスペース ユーザーに、USE CATALOG およびデフォルトのスキーマに対する特定の権限のみが付与されます。
C) 新しいユーザーには、デフォルトのスキーマに対する CREATE TABLE 権限のみが付与されます。
D) ワークスペース カタログの権限は継承ルールの対象ではありません。

2. ジョブ実行履歴の保持に関して正しい記述はどれですか?

A) 60日間保存され、その後ログはアーカイブされます
B) 90日間、またはカスタム実行構成を通じて実行IDが再利用されるまで保持されます。
C) ジョブ実行ログをエクスポートまたは削除するまで保持されます
D) 60日間保持され、その間にノートブックの実行結果をHTMLにエクスポートできます。
E) 30日間保持され、その間にジョブ実行ログをDBFSまたはS3に配信できます。

3. データ エンジニアリング チームは、Databricks Lakehouse Monitoring を使用して、Delta テーブル内の重要な列の percent_null メトリックを追跡します。
プロファイル メトリック テーブル (prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics) には、1 時間ごとの percent_null 値が格納されます。
チームの目標:
percent_nullの1日平均が5%を超えるとアラートを発動します。
3日連続。
問題が継続している間は通知がスパムにならないようにします。

A) SELECT SUM(CASE WHEN percent_null > 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS violation_days FROM prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics WHERE window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '3' DAY アラート条件: violation_days >= 3 通知頻度: 1 回のみ
B) percent_null を選択
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '1' DAY
アラート条件: percent_null > 5
通知頻度: 最大24時間ごと
C) daily_avg を (
SELECT DATE_TRUNC('DAY', window.end) AS day,
AVG(percent_null) AS avg_null
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
GROUP BY DATE_TRUNC('DAY', window.end)
)
SELECT day, avg_null
daily_avgから
日付順(降順)
制限3
アラート条件: 最新の 3 行の avg_null がすべて 5 より大きい
通知頻度: 1回のみ
D) AVG(percent_null) を daily_avg として選択する
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '3' DAY
アラート条件: daily_avg > 5
通知頻度: アラートが評価されるたびに

4. Databricksワークスペース管理者は、各データエンジニアリンググループに対して対話型クラスターを構成しました。コスト管理のため、クラスターは30分間操作が行われないと終了するように設定されています。
各ユーザーは、割り当てられたクラスターに対して、いつでもワークロードを実行できる必要があります。
ユーザーがワークスペースに追加されているが、権限が付与されていないと仮定すると、すでに構成されているクラスターを起動してアタッチするためにユーザーが必要とする最小限の権限は次のどれですか。

A) 必要なクラスターに対する「再起動可能」権限
B) クラスタの作成が許可されます。必要なクラスタに対する「再起動可能」権限
C) 必要なクラスターに対する「管理可能」権限
D) クラスタの作成が許可されます。必要なクラスタに対する「接続可能」権限
E) ワークスペース管理者権限、クラスター作成が許可されます。必要なクラスターに対する「接続可能」権限

5. データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？

A) ジョブ実行の詳細ページから、ジョブのログをエクスポートするか、ログ配信を構成します。次に、コンピューティングの詳細ページからコンピューティング ドライバー ログとイベント ログを取得して、stdout/stderr をクラスター イベントと関連付けます。
B) ワーカー ログにはすべてのタスクとクラスター イベントの stdout/stderr が含まれているため、Spark UI からワーカー ログを直接ダウンロードし、ドライバー ログは無視します。
C) ノートブックの実行結果を HTML にエクスポートします。このバンドルには、すべてのタスクにわたる完全な stdout、stderr、およびクラスター イベント履歴が含まれます。
D) ノートブックの対話型デバッガーを使用して、マルチタスク ジョブ全体を再実行し、失敗したタスクのステップスルー トレースをキャプチャします。

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