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

1. Spark ドライバーの log4j 出力を解析するときに、テキストの重要な領域を識別するために使用できるテクノロジは次のどれですか。

A) Regex
B) Julia
C) Scala Datasets
D) C++
E) pyspsark.ml.feature

2. データ アーキテクトは、データが外部ソースから Databricks Lakehouse に取り込まれたら、テーブル アクセス制御を活用してすべての運用テーブルとビューのアクセス許可を管理することを決定しました。
次のロジックを実行して、運用データベースでの対話型クエリの権限をコア エンジニアリング グループに付与しました。
データベース prod の使用権限を eng に付与します。
データベース prod に対する SELECT 権限を eng に付与します。
これらが eng グループに付与されている唯一の権限であり、これらのユーザーはワークスペース管理者ではないと仮定すると、どのステートメントがそれらの権限について説明していますか?

A) グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを作成、クエリ、および変更できますが、カスタム関数を定義することはできません。
B) グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルとビューをクエリできますが、データベース内で何も作成または編集することはできません。
C) グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルを一覧表示できますが、それらのテーブルに対するクエリの結果を表示することはできません。
D) グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを照会および変更できますが、新しいテーブルやビューを作成することはできません。
E) グループ メンバーは prod データベースに対する完全な権限を持ち、他のユーザーまたはグループに権限を割り当てることもできます。

3. テキスト エディターで表示すると、Databricks Python ノートブックの最初の行は何になりますか?

A) # MAGIC %python
B) # Databricks notebook source
C) -- Databricks notebook source
D) %python
E) // Databricks notebook source

4. データエンジニアは、顧客がレンタル自転車を利用中にどこに持ち込んでいるかを把握するためのデータ取り込みパイプラインを構築しています。エンジニアは、時間の経過とともに、自転車のセンサーから送信されるデータに緯度や経度などの重要な詳細情報が含まれていないことに気づきました。下流のアナリストは、クリーンなレコードと隔離されたレコードの両方を個別に処理する必要があります。
データ エンジニアはすでに次のコードを持っています。
インポートDLT
pyspark.sql.functionsからexprをインポートする
rules = {
"valid_lat": "(lat IS NOT NULL)",
"valid_long": "(long IS NOT NULL)"
}
quarantine_rules = "NOT({})".format(" AND ".join(rules.values()))
@dlt.view
def raw_trips_data():
return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
How should the data engineer meet the requirements to capture good and bad data?

A) @dlt.table(partition_cols=["is_quarantined", ])
@dlt.expect_all(rules)
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.withColumn("is_quarantined", expr(quarantine_rules))
)
B) @dlt.table(name="trips_data_quarantine")
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.filter(expr(quarantine_rules))
)
C) @dlt.view
@dlt.expect_or_drop("lat_long_present", "(lat IS NOT NULL AND long IS NOT NULL)") def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
D) @dlt.table
@dlt.expect_all_or_drop(rules)
def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("raw_trips_data")

5. スピルは、様々な広範な変換の実行の結果として発生します。しかし、スピルを診断するには、重要な指標を積極的に探す必要があります。
パーティションがディスクに書き込まれていることを示す主なインジケーターのうち 2 つは、Spark UI のどこにありますか?

A) ステージの詳細画面とエグゼキュータのログファイル
B) ドライバーとエグゼキューターのログファイル
C) Executor の詳細画面と Executor のログファイル
D) クエリの詳細画面とジョブの詳細画面
E) ステージの詳細画面とクエリの詳細画面

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