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

1. タスクオーケストレーターは、2つの1時間ごとのタスクを実行するように設定されています。まず、外部システムが/mnt/raw_orders/にマウントされたディレクトリにParquetデータを書き込みます。このデータが書き込まれた後、以下のコードを含むDatabricksジョブが実行されます。

フィールド customer_id と order_id は各注文を一意に識別する複合キーとして機能し、time フィールドはレコードがソース システムにキューに入れられた時刻を示すものと想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間おきに重複したエントリをキューに入れることが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 2 時間以上離れて到着した重複レコードは削除されますが、同じバッチで到着した重複レコードは両方とも注文テーブルに書き込まれる可能性があります。
B) 注文テーブルには重複は含まれませんが、2 時間以上遅れて到着したレコードは無視され、テーブルから削除されます。
C) 2 時間以上間隔をあけてキューに登録された重複レコードが保持され、orders テーブルに同じ customer_id と order_id を持つ重複レコードが含まれる場合があります。
D) すべてのレコードは、重複が排除されて注文テーブルにコミットされる前に、状態ストアに 2 時間保持されます。
E) 注文テーブルには最新の 2 時間のレコードのみが含まれ、重複は存在しません。

2. 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
@dlt.expect_all_or_drop(rules)
def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("raw_trips_data")
B) @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))
)
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(name="trips_data_quarantine")
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.filter(expr(quarantine_rules))
)

3. Databricks CLI が正しくインストールされ、構成されていると仮定すると、実稼働ジョブで使用するために DBFS がマウントされたオブジェクト ストレージにカスタム Python Wheel をアップロードするには、どの Databricks CLI コマンドを使用できますか?

A) configure
B) fs
C) jobs
D) libraries
E) workspace

4. データエンジニアがDatabricksクエリプロファイラーでクエリの実行を確認している際、「上位演算子」パネルに、処理時間(Time Spent)とメモリピーク(Memory Peak)のメトリックが高いソート演算子が表示されていることを発見しました。Spark UIにも、頻繁なデータ流出が報告されています。データエンジニアはこの問題にどのように対処すべきでしょうか？

A) シャッフルパーティションの数を増やして、データをより適切に分散します。
B) メモリ使用量を削減するためにブロードキャスト参加に切り替えます。
C) ソート操作をフィルタ操作に変換します。
D) ソートする前に、DataFrame を単一のパーティションに再パーティション化します。

5. データエンジニアはSparkのMEMORY_ONLYストレージレベルを使用しています。キャッシュされたテーブルのパフォーマンスが最適ではないことを示す指標として、データエンジニアはSpark UIの「ストレージ」タブでどの指標を確認すべきでしょうか？

A) ディスク上のサイズは> 0です
B) ディスク上のサイズがメモリ内のサイズより小さい
C) RDDブロック名にキャッシュ失敗を示す「」アノテーションが含まれていました
D) オンヒープメモリ使用量がオフヒープメモリ使用量の75%以内です
E) キャッシュされたパーティションの数 > Sparkパーティションの数

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