Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 by Databricks Valid Free Exam Practice Test

Question 1

DatabricksにおけるAutoLoaderの機能は何ですか？

A. Auto Loader はクラウドストレージから新しいファイルを自動的に取り込み、処理します。バッチデータとストリーミングデータの両方を処理し、スキーマの進化をサポートします。 B. オートローダーはクラウドストレージから新しいファイルを自動的に取り込み、処理し、スキーマの進化をサポートしてバッチデータを処理します。 C. Auto Loader はクラウドストレージから新しいファイルを自動的に取り込み、処理しますが、スキーマの進化はサポートせず、ストリーミングデータのみを処理します。 D. Auto Loader はクラウドストレージから新しいファイルを自動的に取り込み、処理します。バッチデータとストリーミングデータを処理しますが、スキーマの進化はサポートしていません。

Correct Answer: A

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Question 2

データエンジニアが、複数の変換処理で同じデータフレームに繰り返しアクセスするSparkジョブを実行しています。処理間で中間結果をメモリに保存することでパフォーマンスを向上させるには、どのSparkテクニックを使用すべきでしょうか？

A. パーティショニング B. チェックポイント C. 放送 D. キャッシング

Correct Answer: D

Question 3

外部テーブルを使用するシナリオを特定します。
データエンジニアは、Parquet Bronze テーブルを作成し、それが外部の場所の特定のパスに保存されるようにする必要があります。
このシナリオではどのテーブルを作成できますか?

A. 場所が外部場所の特定のパスを指している管理対象テーブル。 B. スキーマが外部場所の特定のパスを指す場所を管理している外部テーブル。 C. カタログが外部場所の特定のパスを指す管理場所を持つ管理テーブル。 D. 場所が外部場所の特定のパスを指している外部テーブル。

Correct Answer: D

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Question 4

データエンジニアが個人のノートパソコンで作業しており、クラウドストレージ上のDelta Lakeに保存されているデータに対して複雑な変換処理を実行する必要があります。エンジニアはDatabricks Connectを使用してDatabricksクラスターと連携し、ローカルIDEで作業することにしました。Databricks Connectは、エンジニアがDatabricksクラスターと連携しながら、ローカルマシン上でコードの開発、テスト、デバッグをシームレスに行えるようにするには、どのような仕組みになっているのでしょうか？

A. Databricksランタイムを模倣したローカル環境を提供することで、エンジニアは好みのIDEを使用してコードの開発、テスト、デバッグを行うことができます。 B. ネットワーク接続を必要とせずにローカルマシンからSparkジョブを直接実行できるようにすることで C. Databricksランタイムを模倣したローカル環境を提供することで、エンジニアはDatabricks独自のWebインターフェースのみを介してコードの開発、テスト、デバッグを行うことができる。 D. Databricksランタイムを模倣したローカル環境を提供することで、エンジニアはDatabricksで必要とされる特定のIDEを使用してコードを開発、テスト、デバッグできるようになります。

Correct Answer: A

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Question 5

データエンジニアは、/path/to/csv にある CSV ファイルのデータを使用して、Databricks にテーブルを作成する必要があります。
次のコマンドを実行します。

次のコード行のうち、上記の空白を埋めてタスクを正常に完了するものはどれですか?

A. CSVから B. "path/to/csv" から C. CSVの使用 D. デルタの使用 E. これらのコード行はタスクを正常に完了するのに必要ありません

Correct Answer: C

Question 6

データエンジニアが、複雑な集計クエリを実行する必要のあるBIチーム向けに、ゴールドレイヤーテーブルを設計しています。要件では、ダッシュボードユーザーの低遅延を確保するためにデータは事前に計算されている必要がありますが、基となるデータは数時間に一度しか変更されません。これらの要件を満たすために、Unityカタログではどのオブジェクトタイプを実装すべきでしょうか？

A. ストリーミングテーブル B. 実物大表示 C. 表示 D. 外部テーブル

Correct Answer: B

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Question 7

新しいデータエンジニアリングチームがELTプロジェクトに割り当てられました。新しいデータエンジニアリングチームには、プロジェクトを完全に管理するために、salesテーブルに対する完全な権限が必要です。
新しいデータエンジニアリングチームにデータベースに対する完全な権限を付与するには、次のコマンドのどれを使用できますか?

A. テーブル team のすべての権限を sales に付与します。 B. テーブル sales に対する SELECT 権限を team に付与します。 C. テーブル sales に対する SELECT CREATE MODIFY 権限を team に付与します。 D. テーブル sales の使用権限を team に付与します。 E. テーブル sales のすべての権限を team に付与します。

Correct Answer: E

Question 8

データエンジニアは、注文を一度も行ったことのない顧客をすべて見つける必要があります。顧客テーブルには、customer_id、customer_name、およびその他の顧客属性が含まれています。注文テーブルには、order_id、customer_id、およびその他の注文属性が含まれています。両方のテーブルは、customer_idを結合キーとして共有しています。結果には、注文関連の列を含めず、顧客列のみを含める必要があります。この要件を正確に満たす式はどれですか？

A. 内部結合を行い、その後、order_idがNULLのものをフィルタリングします。 B. 顧客から注文への左アンチジョイン C. 注文から顧客への左外部結合 D. フル外部結合後、order_id が NULL の条件でフィルタリングします。

Correct Answer: B

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Question 9

データエンジニアが、Azure Data Lake Storage (ADLS) に保存されているデータを参照する外部テーブルを Databricks に作成したいと考えています。目的は、Databricks が管理するストレージにデータを移動することなく、Databricks からこの外部データにアクセスしてクエリを実行できるようにすることです。外部テーブルを正常に作成するには、データエンジニアはどの手順を実行する必要がありますか？

A. CREATE TABLE ステートメントを使用し、LOCATION 句で外部データへのパスを指定します。 B. LOCATION句を指定しないCREATE EXTERNAL TABLEステートメント。 C. CREATE MANAGED TABLE ステートメントを使用し、LOCATION 句で外部データへのパスを指定します。 D. LOCATION句を指定しないCREATE UNMANAGED TABLEステートメント。

Correct Answer: A

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Question 10

データエンジニアは、ステータス列が等しいデルタテーブルからレコードを削除したいと考えています。
「非アクティブ」。この操作は、データセット全体を書き換えることなく、影響を受ける行のみを変更します。
どのSQLコマンドを使用すべきですか？

A. 削除 B. 更新 C. 挿入 D. GO

Correct Answer: A

Question 11

データエンジニアが、クラウドオブジェクトストレージから生のJSONファイルをDelta LakeテーブルにロードするETLパイプラインをDatabricksで構築しています。このパイプラインは、ACIDトランザクションとスキーマの適用を保証すると同時に、複数の同時実行ジョブからのスケーラブルな読み書きをサポートする必要があります。エンジニアはどのストレージ形式を使用すべきでしょうか？

A. CSV B. パーケット C. デルタ湖 D. アヴロ

Correct Answer: C

Question 12

データエンジニアとデータアナリストがデータパイプラインを共同で開発しています。データエンジニアはPythonを使用してパイプラインのraw、bronze、silverレイヤーを担当し、データアナリストはSQLを使用してパイプラインのgoldレイヤーを担当しています。パイプラインのrawソースはストリーミング入力です。彼らはパイプラインをDelta Live Tablesに移行することを検討しています。Delta Live Tablesへの移行時にパイプラインにどのような変更が必要になりますか？

A. パイプラインはすべてPythonで記述する必要があります。 B. パイプラインはすべてSQLで記述する必要があります。 C. パイプラインは、SQLとPythonの異なるノートブックソースを持つことができます。 D. パイプラインでは、ストリーミングソースの代わりにバッチソースを使用する必要があります。

Correct Answer: C

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Question 13

データエンジニアには、パイプラインの迅速な反復開発に加え、データ取り込みの失敗後には確実にロールバックを行い、規制遵守のための監査証跡を確保し、AIとBIワークロードの両方に対して単一の信頼できる情報源への一貫したアクセスを提供する能力が求められます。
データエンジニアは、ニーズを満たすためにどのような戦略を採用すべきでしょうか？

A. クラウドオブジェクトストレージのみ、復旧とガバナンスのためのアドホックSQLクエリ付き。 B. Delta Lake ACIDトランザクションとタイムトラベル。一貫したアクセスと系統のためにUnity Catalogによって管理されます。 C. 監査証跡および BI 配布用の一時的なインメモリ DataFrame。 D. DBFS CSVストレージ、手動ファイルバージョン管理、ロールバックのための毎晩のコピー機能付き。

Correct Answer: B

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Question 14

データエンジニアが、2つの異なるパイプライン障害のトラブルシューティングを行っています。
- パイプライン A が java.lang.OutOfMemoryError で失敗しました
100GBのデータに対してdisplay(df.collect())コマンドが呼び出された後にスローされる
データセット。
- パイプライン B が広範囲な変換中に失敗します (2 つの大規模なパイプラインの結合)
テーブル)に ExecutorLostFailure エラーメッセージが表示され、エグゼキュータが
シャッフル中のメモリ枯渇。
データエンジニアは、これら2つの問題を解決するためにどのような行動をとるべきでしょうか？

A. パイプラインAの場合は、ストレージ最適化クラスターに切り替えます。パイプラインBの場合は、コンピューティング最適化クラスターを使用します。 B. 両方のパイプラインで、アダプティブクエリ実行 (AQE) を有効にしてください。これにより、ドライバとエグゼキュータの両方のメモリ割り当てが自動的に管理されます。 C. パイプライン A の場合は spark.driver.memory を増やし、パイプライン B の場合は spark.sql.shuffle.partitions または executor memory を増やします。 D. パイプラインAの場合は、エグゼキュータの数を増やします。パイプラインBの場合は、ドライバメモリを増やします。

Correct Answer: C

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