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

1. ある組織は、Webアプリケーションとモバイルアプリケーションから顧客データを処理しています。データには、氏名、メールアドレス、電話番号、位置情報履歴などが含まれます。データは、バッチファイル(SFTPから毎日)とストリーミングJSONイベント(Kafkaからリアルタイム)の両方で受信されます。
データ プライバシー ポリシーに準拠するには、次の要件を満たす必要があります。
- 電子メール、電話などの個人識別情報(PII)
番号および IP アドレスは保存前にマスクまたは匿名化する必要があります。
- バッチパイプラインとストリーミングパイプラインの両方で一貫したPIIを適用する必要がある
取り扱い。
- マスキング ロジックは監査可能かつ再現可能である必要があります。
- マスクされたデータは、ダウンストリーム分析に使用できる必要があります。
データ エンジニアは、バッチ モードとストリーミング モードの両方をサポートし、PII にデータ マスキングを適用し、監査の追跡可能性を維持する準拠データ パイプラインを Databricks 上でどのように設計すればよいでしょうか。

A) バッチおよびストリーミング取り込みに Lakeflow 宣言型パイプラインを使用し、PII マスキング関数を定義して、Delta Lake に書き込む前の Bronze 取り込み中に適用します。
B) 系統追跡のために PII をマスクせずに Bronze に保存し、レポートに使用される Gold テーブルにマスキング ロジックを適用できるようにします。
C) ノートブックを使用してバッチ データを読み込み、SQL ウェアハウスを使用してストリーミング データを取り込みます。Silver テーブルで Unity Catalog 列マスクを使用して、保存後にフィールドを編集します。
D) Lakeflow 宣言型パイプラインを使用してバッチ データとストリーミング データの両方を取り込み、読み取り時に Unity カタログ列マスクを介してマスキングを適用して、取り込み中にデータが変更されないようにします。

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) デルタタイムトラベル
B) デルタ最適化
C) デルタ真空
D) デルタ APPEND_ONLY

3. あるデータエンジニアが、本番環境レベルのデータパイプラインを構築するためのツールを評価しています。チームは、クラウドオブジェクトストレージからの変更データを処理し、無効なレコードをフィルタリングまたは分離し、下流のコンシューマーにクリーンなデータをタイムリーに配信する必要があります。チームは小規模で、期限も厳しく、パイプラインの監査と保守性を維持しながら、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。
データ エンジニアはどのようなアプローチを実装する必要がありますか?

A) LDP を使用して、ストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューを含む宣言型パイプラインを構築し、データ期待値と増分処理の組み込みサポートを活用します。
B) 構造化ストリーミングを備えた Auto Loader を使用して取り込みを実装し、チェックポイントとマージ ロジックを使用して無効なデータの処理とテーブルの更新を管理します。
C) ハイブリッド アプローチを使用します。Auto Loader を使用して Bronze テーブルに取り込み、Databricks ワークフローで SQL クエリを使用して処理し、スケジュールに従ってクリーンアップされた Silver テーブルと Gold テーブルを生成します。
D) Spark ジョブを介して Delta テーブルに直接データを取り込み、UDF を使用してデータ品質フィルターを適用し、LDP を使用してマテリアライズド ビューを作成します。

4. user_ltvというテーブルは、様々なチームのデータアナリストが使用するビューを作成するために使用されています。ワークスペース内のユーザーはグループに分けられ、ACLを使用してデータアクセスを設定するために使用されます。
user_ltv テーブルのスキーマは次のとおりです。
メール STRING、年齢 INT、LTV INT
次のビュー定義が実行されます。

監査グループのメンバーではないアナリストが次のクエリを実行します。
user_ltv_no_minors から * を選択
このクエリによって返される結果を説明するステートメントはどれですか?

A) 年齢が 17 を超えるレコードについてはすべての列が通常どおり表示されます。この条件を満たさないレコードは省略されます。
B) 年齢が 18 歳以上のレコードについてはすべての列が通常どおり表示されます。この条件を満たさないレコードは省略されます。
C) age 列のすべての値は null 値として返され、他のすべての列は user_ltv の値が返されます。
D) すべての列のすべてのレコードが、user_ltv の値とともに表示されます。
E) 18 未満のすべての年齢値は null 値として返され、他のすべての列は user_ltv の値とともに返されます。

5. データエンジニアは、エアギャップ環境のDatabricks環境にPyYAML Pythonパッケージをインストールする必要があります。ワークスペースからPyPIに直接インターネットアクセスすることはできません。エンジニアは.whlファイルをローカルにダウンロードし、すべての新規クラスターで自動的に利用できるようにしたいと考えています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) プライベート PyPI リポジトリを設定し、pip インデックス URL 経由でインストールします。
B) .whl ファイルを Databricks Git Repos に追加し、自動インストールを想定します。
C) PyYAML .whl ファイルをユーザーのホーム ディレクトリにアップロードし、クラスター スコープの init スクリプトを作成してインストールします。
D) PyYAML .whl ファイルを Unity カタログボリュームにアップロードし、許可リストに登録されていることを確認し、そのパスからインストールするクラスタースコープの init スクリプトを作成します。

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