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

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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. データ エンジニアリング チームは、自動化された ETL プロセスの一環としてテーブルのタグ付けシステムを実装し、Unity Catalog 内のテーブルにプログラムでタグを適用する必要があります。
プログラムによってテーブルにタグを追加する SQL コマンドはどれですか?

A) ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
B) APPLY TAGS ON table_name VALUES ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
C) COMMENT ON TABLE table_name TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
D) SET TAGS FOR table_name AS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

2. ジュニア開発者が、ノートブック内のコードが開発環境で正しい結果を生成しないと訴えています。共有されたスクリーンショットを見ると、Databricks Reposでバージョン管理されたノートブックを使用しているにもかかわらず、古いロジックを含む個人用ブランチを使用していることがわかります。目的のブランチ「dev-2.3.9」は、ブランチ選択ドロップダウンに表示されていません。
どのアプローチによって、開発者はこのノートブックの現在のロジックを確認できるでしょうか?

A) すべての変更をリモート Git リポジトリのメイン ブランチにマージし、リポジトリを再度クローンします。
B) Repos を使用して現在のブランチと dev-2.3.9 ブランチをマージし、プルリクエストを作成してリモートリポジトリと同期します。
C) Repos を使用してリモート Git リポジトリから変更をプルし、dev-2.3.9 ブランチを選択します。
D) Repos を使用してプル リクエストを作成し、Databricks REST API を使用して現在のブランチを dev-2.3.9 に更新します。
E) Repos を使用して dev-2.3.9 ブランチをチェックアウトし、現在のブランチとの競合を自動解決します。

3. データエンジニアは、修復履歴を含む最新のジョブ実行に関する情報を収集するアプリケーションを作成する必要があります。データエンジニアはリクエストをどのようにフォーマットすればよいでしょうか？

A) run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/get を呼び出します。
B) job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/getを呼び出します。
C) run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/list を呼び出します。
D) job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/listを呼び出します。

4. プラットフォーム エンジニアは、開発チームが使用するカタログとスキーマを作成しています。
エンジニアは初期カタログcatalog_Aと初期スキーマschema_Aを作成しました。また、エンジニアは開発チームにUSE CATALOG、USE SCHEMA、およびCREATE TABLE権限を付与し、スキーマへの新しいテーブルの登録を開始できるようにしました。
エンジニアは、カタログとスキーマの所有者であるにもかかわらず、Schema_A の基礎となるテーブルにアクセスできないことに気付きました。
エンジニアが基礎となるテーブルにアクセスできない理由は何ですか?

A) 所有者のテーブル権限が自動的に更新されなかったため、プラットフォーム エンジニアは REFRESH ステートメントを実行する必要があります。
B) USE CATALOG が付与されたユーザーは、ダウンストリーム テーブルに対する所有者の権限を変更できます。
C) テーブル作成者によって明示的に付与された権限は、プラットフォーム エンジニアがスキーマ内の基礎となるテーブルにアクセスできる唯一の方法です。
D) スキーマの所有者は、スキーマ内のテーブルに対する権限を自動的には持ちませんが、いつでも自分自身に権限を付与できます。

5. 新人データエンジニアが、KafkaソースをDelta Lakeに書き込むアプリケーションで重要なフィールドが省略されていることに気づきました。この重要なフィールドはKafkaソース内に存在していたにもかかわらず、この問題が発生しました。
このフィールドは、依存する長期ストレージに書き込まれたデータからも欠落していました。Kafkaサービスの保持期間のしきい値は7日間です。パイプラインは3か月間本番環境で稼働しています。
将来的にこのようなデータ損失を回避するために Delta Lake がどのように役立つかを説明していますか?

A) Delta Lake からデータが完全に削除されることはありません。そのため、どのような状況でもデータの損失は発生しません。
B) Delta Lake は、ソース データに存在するすべてのフィールドが取り込みレイヤーに含まれているかどうかを自動的に確認します。
C) Delta Lake スキーマの進化により、データが元のソース内にある限り、新しく追加されたフィールドの正しい値を遡及的に計算できます。
D) Delta ログと構造化ストリーミング チェックポイントには、Kafka プロデューサーの完全な履歴が記録されます。
E) Kafka からブロンズ Delta テーブルにすべての生データとメタデータを取り込むと、データ状態の永続的で再生可能な履歴が作成されます。

Fragen und Antworten: