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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards |
| Topic 2: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions |
| Topic 3: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance |
| Topic 4: Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics |
| Topic 5: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| Topic 6: Data Sharing and Federation | 5% | - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access - Use Delta Sharing for secure data sharing |
| Topic 7: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Write efficient and maintainable code - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic |
| Topic 8: Debugging and Deploying | 10% | - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines |
| Topic 9: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources |
| Topic 10: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. Databricksジョブは3つのタスクで構成されており、それぞれがDatabricksノートブックです。タスクAは他のタスクに依存しません。タスクBとCは並列実行され、それぞれがタスクAに対して順次依存関係を持ちます。
スケジュールされた実行中にタスク A が失敗した場合、この実行の結果を説明するステートメントはどれですか。
A) タスク B と C はスキップされます。ステージの失敗のため、タスク A は変更をコミットしません。
B) タスク B と C は構成どおりに実行しようとします。タスク A で行われた変更は、タスクの失敗によりロールバックされます。
C) すべてのタスクが正常に完了しない限り、変更は Lakehouse にコミットされません。タスク A が失敗したため、すべてのコミットは自動的にロールバックされます。
D) タスク B と C はスキップされます。タスク A で表現された一部のロジックは、タスクが失敗する前にコミットされている可能性があります。
E) すべてのタスクは依存関係グラフとして管理されるため、すべてのタスクが正常に完了するまで、変更は Lakehouse にコミットされません。
2. データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?
A) ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。
B) Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。
C) ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。
D) コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。
3. データサイエンスチームはMLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。以下のコードは、本番環境モデルを正しくインポートして適用し、予測結果を「customer_id LONG, predictions DOUBLE, date DATE」というスキーマを持つpredsという名前の新しいデータフレームとして出力します。
データサイエンスチームは、予測結果をDelta Lakeテーブルに保存し、すべての予測を時系列で比較できるようにしたいと考えています。チャーン予測は1日に最大1回まで行われます。
潜在的な計算コストを最小限に抑えながらこのタスクを実行するコード ブロックはどれですか。
A) preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
B) 
C) preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")
D) 
E) 
4. データエンジニアリングチームには、3つのデータソースからのデータ取り込みジョブに時間のかかる作業があります。各ノートブックで新しいデータを読み込むのに約1時間かかります。ある日、ノートブックの更新によって新しい必須構成パラメータが導入されたため、ジョブが失敗しました。チームは迅速に問題を解決し、失敗したソースから最新のデータを読み込む必要があります。チームはどのような対応を取るべきでしょうか？
A) 不足しているタスク パラメータを追加してタスクを更新し、ジョブを手動で実行します。
B) 新しいパラメータを使用して実行を修復し、不足しているタスクパラメータを追加してタスクを更新します。
C) 新しいパラメータを使用して実行を修復します。
D) 問題のあるノートブックの所有者と分析を共有し、すぐに修正できるようにします。
5. データエンジニアとプラットフォームエンジニアが協力してシステムタスクの自動化に取り組んでいます。特定の日次Databricksジョブがその日のうちに正常に完了した場合にのみ、Databricksの外部でスクリプトを実行する必要があります。ジョブの最終実行を確認するために、Databricks CLIコマンドを使用しました。このタスクに必要なコマンドオプションは何ですか？
A) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- active-only
B) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS --active- only
C) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
D) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
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