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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

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. Spark Structured Streaming で使用される一般的なプログラミング モデルの特徴を説明する記述はどれですか。

A) 構造化ストリーミングは、GPU の並列処理を活用して、高度な並列データ スループットを実現します。
B) 構造化ストリーミングはメッセージング バスとして実装されており、Apache Kafka から派生しています。
C) 構造化ストリーミングは、キャッシュされたステージの増分状態値を保持するノードの分散ネットワークに依存します。
D) 構造化ストリーミングは、特殊なハードウェアと I/O ストリームを使用して、データ転送のレイテンシを 1 秒未満に抑えます。
E) 構造化ストリーミングは、データ ストリームに到着する新しいデータを、無制限のテーブルに追加される新しい行としてモデル化します。

2. データ エンジニアリング チームは、Databricks Lakehouse Monitoring を使用して、Delta テーブル内の重要な列の percent_null メトリックを追跡します。
プロファイル メトリック テーブル (prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics) には、1 時間ごとの percent_null 値が格納されます。
チームの目標:
percent_nullの1日平均が5%を超えるとアラートを発動します。
3日連続。
問題が継続している間は通知がスパムにならないようにします。

A) daily_avg を (
SELECT DATE_TRUNC('DAY', window.end) AS day,
AVG(percent_null) AS avg_null
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
GROUP BY DATE_TRUNC('DAY', window.end)
)
SELECT day, avg_null
daily_avgから
日付順(降順)
制限3
アラート条件: 最新の 3 行の avg_null がすべて 5 より大きい
通知頻度: 1回のみ
B) SELECT SUM(CASE WHEN percent_null > 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS violation_days FROM prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics WHERE window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '3' DAY アラート条件: violation_days >= 3 通知頻度: 1 回のみ
C) percent_null を選択
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '1' DAY
アラート条件: percent_null > 5
通知頻度: 最大24時間ごと
D) AVG(percent_null) を daily_avg として選択する
prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics から
window.end >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '3' DAY
アラート条件: daily_avg > 5
通知頻度: アラートが評価されるたびに

3. データ エンジニアは、非常に類似したコードを持つ複数のテーブル定義を含む次の DLT コードをリファクタリングしたいと考えています。

パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。

パイプラインは、このリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、これらのテーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?

A) テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
B) ループを別のテーブル定義内にラップし、一般化された名前とプロパティを使用して、内部テーブルのものと置き換えます。
C) for ループの異なる入力を使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
D) パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。

4. 複雑なワークロードを監視する場合、クエリプランを確認できることは、ワークロードの動作を理解する上で非常に重要です。クエリプランの可視化はどこで確認できますか？

A) Spark UIのSQL/DataFrameタブの下
B) クエリプロファイラのステージタブ
C) Spart UIのジョブタブの下
D) クエリプロファイラのクエリソースの下

5. セキュリティ分析パイプラインでは、数十億の生の接続ログを地理位置情報データで強化する必要があります。
参加は、各イベントのアドレスがどの IPv4 範囲に該当するかを見つけることにかかっています。
表1: network_events (50億行)
イベントID ip_int
42 3232235777
表2: ip_ranges (200万行)
start_ip_int end_ip_int 国
3232235520 3232236031 米国
クエリは現在非常に遅いです:
n.event_id、n.ip_int、r.countryを選択します。
network_events n から
結合ip_ranges r
n.ip_int が r.start_ip_int と r.end_ip_int の間です。
ロジックを維持しながらクエリを最も劇的に高速化するには、どの変更が必要ですか?

A) /*+ MERGE(r) */ を使用してソートマージ結合を強制します。
B) 範囲結合ヒント /*+ RANGE_JOIN(r, 65536) */ を追加します。
C) spark.sql.shuffle.partitions を 200 から 10000 に増やします。
D) ブロードキャストヒントを追加します: ip_ranges に /*+ BROADCAST(r) */ を追加します。

Fragen und Antworten: