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

1. ある企業は、複数のデータソースにLakehouse Federationを実装したいと考えていますが、データの一貫性と、すべてのチームが同じ権限のあるデータバージョンにアクセスできるようにすることを懸念しています。Lakehouse Federationがデータの一貫性を維持するために適切な記述はどれですか？

A) 個別のデータ同期サービスを展開する必要があります。
B) フェデレーションは手動で更新する必要があるローカル コピーを作成します。
C) フェデレーションは、すべてのソースからの変更データ キャプチャ (CDC) を実装します。
D) フェデレーションは、ソース システムの現在の状態を反映する読み取り専用アクセスを提供します。

2. データエンジニアは、manufacturing-teamというグループにアクセス権限を付与する必要があります。このチームには、qualityスキーマにテーブルを作成する権限が必要です。manufacturing-teamというグループに、manufacturingという親カタログを持つproductionというスキーマにテーブルを作成する権限を最小限の権限で付与するには、どのSQLコマンドセットが適切でしょうか？

A) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
B) SCHEMA manufacturing.quality に対する TABLE の使用権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CHEMA の使用権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG に対する CATALOG の使用権限を Manufacturing-team に付与します。
C) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する CREATE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
D) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する USE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。

3. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、レコード削除に使用されるコードをレビューしています。Delta Lakeのusersテーブルからレコードを削除する際に、以下のロジックが使用されていることが確認されました。

user_id が一意の識別キーであり、delete_requests に削除を要求したすべてのユーザーが含まれていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、削除対象のレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由を説明するステートメントはどれですか。

A) いいえ。クラスターが再起動されるまで、デルタ キャッシュはテーブルの以前のバージョンからのレコードを返す場合があります。
B) はい。Delta Lake ACID 保証により、削除コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。
C) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、無効化されたデータ ファイルを削除するために vacuum コマンドが使用されるまで、タイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。
D) いいえ。Delta Lake の delete コマンドは、merge into コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。
E) はい。デルタ キャッシュは、ディスクに記録された最新のデータ ファイルを反映してすぐに更新されます。

4. ビューは次のコードで登録されます。

ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?

A) ビューが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルを結合した結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、ビューがクエリされたときに返されます。
B) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
C) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
D) ビューが定義されると結果が計算され、キャッシュされます。これらのキャッシュされた結果は、新しいレコードがソース テーブルに挿入されるたびに増分更新されます。

5. Databricks ノートブックに次の PySpark コード スニペットがあるとします。
filtered_df = spark.read.format("delta").load("/mnt/data/large_table")
\
.filter("event_date > '2024-01-01'")
filtered_df.count()
データ エンジニアは、クエリ プロファイラーから、フィルターが適用されているにもかかわらず、filtered_df のスキャン演算子がほぼすべてのファイルを読み取っていることに気付きました。
データのスキップがうまくいかない理由は何でしょうか?

A) event_date 列は、テーブルのパーティションおよび Z オーダー スキームの範囲外です。
B) フィルター条件には、データ スキップ サポートから除外されるデータ型が含まれています。
C) フィルターは完全なデータスキャン後にのみ実行され、データのスキップを防止します。
D) Delta テーブルには、動的なファイル プルーニングを可能にする最適化がありません。

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