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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. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、ユーザーのレコード削除を審査しています。削除リクエストをuser_lookupテーブルからユーザー集計テーブルに反映させるため、以下のロジックが実装されています。

user_id が一意の識別キーであり、削除を要求したすべてのユーザーが user_lookup テーブルから削除さ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、user_aggregates テーブルから削除される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、またその理由はどれですか。

A) はい。変更データ フィードは外部キーを使用して、Lakehouse 全体での削除の一貫性を確保します。
B) いいえ。変更データ フィードは挿入と更新のみを追跡し、削除されたレコードは追跡しません。
C) 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。
D) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、BACUM コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを削除するまで、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。
E) はい。Delta Lake ACID 保証により、DELETE 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。

2. 本番環境にデプロイされた構造化ストリーミングジョブにより、クラウドストレージのコストが予想以上に高くなっています。現在、通常の実行では、各マイクロバッチのデータが3秒未満で処理されています。レコード数0のマイクロバッチが1分間に少なくとも12回処理されています。ストリーミング書き込みは、デフォルトのトリガー設定を使用して構成されています。本番環境ジョブは現在、他の多くのDatabricksジョブと共に、インスタンスプールがプロビジョニングされたワークスペースでスケジュールされており、バッチ実行を含むジョブの起動時間を短縮しています。
他のすべての変数を一定に保ち、レコードを 10 分以内に処理する必要があると仮定すると、どの調整が要件を満たすでしょうか。

A) トリガー間隔を 500 ミリ秒に設定します。トリガー間隔を小さく、かつゼロ以外の値に設定すると、ソースが頻繁にクエリされなくなります。
B) チェックポイント ディレクトリを変更せずにトリガー間隔を変更することはできないため、並列処理を最大化するためにシャッフル パーティションの数を増やします。
C) トリガー間隔を 10 分に設定します。各バッチはソース ストレージ アカウント内の API を呼び出すため、トリガー頻度を最大許容しきい値まで下げると、このコストが最小限に抑えられます。
D) トリガー間隔を 3 秒に設定します。デフォルトのトリガー間隔では、バッチあたりのレコード消費量が多すぎるため、ディスクへの書き込みが発生し、ボリューム コストが増加する可能性があります。
E) トリガー 1 回オプションを使用し、10 分ごとにクエリを実行するように Databricks ジョブを構成します。このアプローチにより、コンピューティングとストレージの両方のコストが最小限に抑えられます。

3. Lakehouse内のcustomer_churn_paramsというテーブルは、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
MLチームが使用しているチャーン予測モデルは、本番環境では比較的安定しています。チームは過去24時間以内に変更されたレコードのみに基づいて予測を行うことに注力しています。
変更されたレコードの識別を簡素化するアプローチはどれでしょうか?

A) 現在の上書きロジックをマージ ステートメントに置き換えて、変更されたレコードのみを変更します。変更データ フィードによって識別された変更されたレコードについて予測を行うロジックを記述します。
B) customer_churn_params テーブルのすべての行に解約モデルを適用しますが、予測が変更されていない行を無視して予測テーブルにアップサートを実行するロジックを実装します。
C) 新しい予測を行う前に、一意の顧客を識別するキーで、以前のモデル予測と現在の customer_churn_params との差を計算します。以前の予測に含まれていない顧客についてのみ予測を行います。
D) 上書きロジックを変更して、呼び出しによって入力されたフィールドを含める
データが書き込まれるときに spark.sql.functions.current_timestamp() が呼び出されます。このフィールドを使用して、特定の日付に書き込まれたレコードを識別します。
E) 完全な出力モードを使用してバッチ ジョブを構造化ストリーミング ジョブに変換します。customer_churn_params テーブルから読み取り、解約モデルに対して増分予測を行うように構造化ストリーミング ジョブを構成します。

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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

5. PySpark アプリケーションにユニット テストを組み込むには、ジョブの設計に事前に注意を払うか、既存のコードを大幅にリファクタリングする必要がある可能性があります。
この追加の労力を相殺する主な利点を説明している記述はどれですか?

A) デプロイメントと実行時間が短縮されます
B) データの品質が向上します
C) すべてのステップが分離され、個別にテストされるため、トラブルシューティングが容易になります。
D) アプリケーションの完全なユースケースを検証します
E) すべてのステップが正しく相互作用して、望ましい最終結果が得られることを保証する

Fragen und Antworten: