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) Sample Questions:

1. 外部オブジェクト ストレージ コンテナーが /mnt/finance_eda_bucket の場所にマウントされました。
財務チーム用のデータベースを作成するために、次のロジックが実行されました。

データベースが正常に作成され、権限が構成された後、財務チームのメンバーが次のコードを実行します。

財務チームのすべてのユーザーが財務グループのメンバーである場合、tx_sales テーブルがどのように作成されるかを説明するステートメントはどれですか。

A) /mnt/finance eda バケットにマウントされたストレージ コンテナーに外部テーブルが作成されます。
B) 論理テーブルは、物理プランを Databricks コントロール プレーンの Hive メタストアに保存します。
C) /mnt/finance_eda_bucket にマウントされたストレージ コンテナーに管理テーブルが作成されます。
D) DBFS ルート ストレージ コンテナーに管理対象テーブルが作成されます。
E) 論理テーブルは、クエリ プランを Databricks コントロール プレーンの Hive メタストアに保存します。

2. データアーキテクトは、データガバナンス戦略の一環としてDelta Sharingを実装し、外部パートナーや社内の事業部門との安全なデータ連携を実現しようとしています。アーキテクトは、セキュリティ境界と監査コンプライアンスを維持しながら、指定されたデータスチュワードがそれぞれのドメインで共有を作成できる権限フレームワークを確立する必要があります。適切なセキュリティガバナンスとアクセス制御を維持しながら、ユーザーがDelta Shareを作成、設定、管理できるようにするには、具体的にどのような権限とロールを割り当てる必要がありますか？

A) ユーザーはワークスペースの共有管理権限が必要です
B) ワークスペース管理者のみが共有を作成および管理できます
C) USE_CATALOG権限を持つユーザーは誰でも共有を作成できます
D) ユーザーはメタストア管理者であるか、メタストアに対するCREATE SHARE権限を持っている必要があります。

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/list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/getを呼び出します。

4. ジョブ実行履歴の保持に関して正しい記述はどれですか?

A) 60日間保持され、その間にノートブックの実行結果をHTMLにエクスポートできます。
B) 60日間保存され、その後ログはアーカイブされます
C) ジョブ実行ログをエクスポートまたは削除するまで保持されます
D) 90日間、またはカスタム実行構成を通じて実行IDが再利用されるまで保持されます。
E) 30日間保持され、その間にジョブ実行ログをDBFSまたはS3に配信できます。

5. 大規模なデータセットを扱うパフォーマンスが重要なアプリケーションでは、従来の PySpark UDF よりも Pandas UDF が好まれることが多いのはなぜでしょうか?

A) ネイティブ Spark 最適化を使用して Python で関数の行レベルの実行が可能になり、列実行の必要性がなくなります。
B) シリアル化を完全にバイパスすることで JVM と Python の境界を排除し、データ変換のオーバーヘッドを回避します。
C) 軽量の Python ラッパーを介して各行を個別にストリーミングすることで、メモリ使用量を最小限に抑え、バッチ処理のオーバーヘッドを回避します。
D) Apache Arrow を活用して、JVM と Python ランタイム間のベクトル化された操作を可能にし、シリアル化コストを削減し、計算効率を向上させます。

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