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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

Question 1

データエンジニアリングチームのメンバーが、より大規模なデータパイプラインの一部としてスケジュール設定したいという短いノートブックを提出しました。以下のコマンドは、提示されているとおりに実行した場合に論理的に正しい結果を生成するものと仮定します。

ジョブとしてスケジュールする前にノートブックから削除する必要があるコマンドはどれですか?

A. コマンド3
B. コマンド 5
C. コマンド6
D. コマンド2
E. コマンド4

Question 2

ジュニアデータエンジニアの1人が、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。イベントはデバイスごとに1分ごとに記録されます。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A. to_interval("event_time", "5 minutes").alias("time")
B. lag("event_time", "10 minutes").alias("time")
C. "event_time"
D. window("event_time", "10 minutes").alias("time")
E. window("event_time", "5 minutes").alias("time")

Question 3

データエンジニアのユーザーAは、REST APIを使用してプログラム的に複数のジョブを作成し、新しいパイプラインを本番環境にプロモートしました。DevOpsエンジニアのユーザーBは、REST APIを介してジョブの実行をトリガーするように外部オーケストレーションツールを設定しました。両ユーザーは、個人アクセストークンを使用してREST API呼び出しを承認しました。
これらのイベントに関するワークスペース監査ログの内容を説明している記述はどれですか?

A. ユーザー B が最後にジョブを構成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
B. ユーザー A がジョブを作成したため、その ID はジョブ作成イベントとジョブ実行イベントの両方に関連付けられます。
C. これらのイベントは個別に管理されるため、ユーザー A の ID はジョブ作成イベントに関連付けられ、ユーザー B の ID はジョブ実行イベントに関連付けられます。
D. ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、ユーザー ID は監査ログに記録されません。
E. ジョブの作成と実行のトリガーに REST API が使用されたため、これらのイベントを識別するためにサービス プリンシパルが自動的に使用されます。

Question 4

あるデータエンジニアが、組織内の安全なデータ共有戦略を設計しています。同社は、機密性の高い顧客分析データを2つの異なるパートナーと共有する必要があります。パートナーAはUnity Catalogを有効にしたDatabricksを使用していますが、パートナーBはDatabricksを使用せずにAWS上のApache Sparkを使用しています。これらのシナリオにおいて、安全なデータ共有をどのように実装すればよいでしょうか？

A. オープン共有プロトコル(D2O)はD2D共有よりもセキュリティが高いため、両方のパートナーで使用してください。ベアラートークン方式は、Unity Catalogのネイティブ認証よりも常に安全です。
B. セキュリティ要件が同一であるため、両方のパートナーは同じデルタ共有アプローチを使用する必要があります。最大限の互換性を確保するため、両方のパートナーに対してベアラートークンを作成し、オープン共有プロトコル (D2O) を使用する必要があります。
C. パートナーAには、ユニットカタログ統合とトークン不要の交換システムを備えたDatabricks間共有(D2D)を実装します。パートナーBには、ベアラートークンまたはOIDCフェデレーションによる認証を備えたオープン共有プロトコル(D2O)を使用し、両方のアプローチで堅牢なセキュリティとガバナンスを維持します。
D. Databricks 間共有 (D2D) は同じクラウドプロバイダー内でのみ使用できます。そのため、クロスクラウドシナリオではオープン共有 (D2O) を使用する必要があります。ユニットカタログガバナンスは、外部プラットフォームと共有する場合は利用できません。

Question 5

データ エンジニアは、静的な userlookup テーブルの値をストリーミング DataFrame streamingDF と組み合わせる結合操作を実行しています。
無効なストリーム静的結合を実行しようとするコード ブロックはどれですか。

A. userLookup.join(streamingDF, ["user_id"], how="right")
B. streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="outer")
C. userLookup.join(streamingDF, ["userid"], how="inner")
D. streamingDF.join(userLookup, ["userid"], how="inner")
E. streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="left")

Solutions: