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

1. クエリの実行に時間がかかりすぎています。Spark UI を調査した結果、データエンジニアがディスク使用量の大幅な増加を発見しました。使用されているコンピューティングインスタンスのコア対メモリ比は
1:2. データエンジニアが漏洩を最小限に抑えるために取るべき2つのステップは何ですか？(2つ選択してください。)

A) spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
B) コア対メモリ比の高いコンピューティング インスタンスを選択します。
C) より多くのディスク容量を持つコンピューティングインスタンスを選択します。
D) spark.sql.files.maxPartitionBytes を増やします。
E) よりネットワーク帯域幅の広いコンピューティング インスタンスを選択します。

2. セキュリティチームは、顧客の個人情報(PII)データを含む顧客テーブルのデータ保護を強化したいと考えています。現地のポリシーに準拠するため、営業チームのメンバーは自分の地域の顧客のみを閲覧できるようにし、管理者以外のユーザーのメールアドレスはマスクする必要があります。Unity Catalogの行フィルターと列マスクを使用する場合、どのような実装方法を採用すべきでしょうか？

A) テーブル ACL を使用して、GRANT SELECT ON table_name WITH TAG コマンドでタグを使用してアクセスを制限し、ユーザーのリージョンに基づいて機密データに対してアプリケーション レベルのフィルタリングに依存します。
B) 列マスクは同じテーブル上の行フィルターと組み合わせることができないため、ユーザー領域のみに基づいて SQL UDF を使用して行フィルターを実装し、DROP TABLE および CREATE TABLE SET ROW FILTER コマンドを使用してテーブルを再作成して適用します。
C) ALTER COLUMN SET MASK コマンドを使用して、リージョン フィルタリング用の動的な WHERE 句を含むビューを作成し、電子メール マスキング用の文字列置換関数を使用します。
D) ユーザー領域に基づいて行フィルタリングを行い、グループ メンバーシップに基づいて列マスクを行う SQL UDF を作成し、ALTER TABLE SET ROW FILTER コマンドと ALTER COLUMN SET MASK コマンドを使用して適用します。

3. Databricks で最も一般的なデータの場所の 2 つは、DBFS ルート ストレージと、dbutils.fs.mount() でマウントされた外部オブジェクト ストレージです。
次の記述のうち正しいものはどれですか?

A) Databricks ノートブックで %sh を使用する場合、DBFS ルートにもマウントされたストレージにもアクセスできません。
B) マウントされたストレージ ボリュームには完全なパブリック読み取りおよび書き込み権限が必要であるため、DBFS ルートはデータを保存する最も安全な場所です。
C) DBFS は、Unix ファイル システムと同様の構文と保証を使用して、オブジェクト ストレージに保存されているファイルとユーザーが対話できるようにするファイル システム プロトコルです。
D) デフォルトでは、DBFS ルートとマウントされたデータ ソースの両方にアクセスできるのはワークスペース管理者のみです。
E) DBFS ルートはドライバーに接続された一時的なブロック ボリュームにファイルを保存し、マウントされたディレクトリはセッション間で保存されたデータを常に外部ストレージに保持します。

4. データエンジニアは、医療費請求データを処理するためのLakeflow宣言型パイプラインを構築しています。メタデータJSONファイルには、複数のテーブルのデータ品質ルールが定義されています。これには以下が含まれます。
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
パイプラインは、ルールをハードコーディングせずに、これらのルールをクレーム テーブルに動的に適用する必要があります。
データエンジニアはこれをどのように実現すべきでしょうか?

A) JSON ファイル パスを参照する SQL CONSTRAINT ブロックを使用します。
B) テーブル宣言で、@dlt.expect デコレータを使用して各期待値を参照します。
C) メタデータ ルールに照らしてレコードを検証するために外部 API を呼び出します。
D) JSON メタデータを読み込み、そのエントリをループし、dlt.expect_all を使用して期待値を適用します。

5. Delta Lake Auto Compaction について説明している記述はどれですか?

A) 最適化された書き込みでは、ディレクトリ パーティションではなく論理パーティションが使用されます。パーティション境界はメタデータでのみ表されるため、書き込まれる小さなファイルの数は少なくなります。
B) 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。圧縮できる場合は、デフォルトの 1 GB に向けて最適化ジョブが実行されます。
C) ジョブ クラスターが終了する前に、最新のジョブ中に変更されたすべてのテーブルに対して最適化が実行されます。
D) データはメモリに直接コミットされるのではなく、メッセージング バスのキューに入れられます。ジョブが完了すると、すべてのデータはメッセージング バスから 1 つのバッチでコミットされます。
E) 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。圧縮できる場合は、デフォルトの 128 MB に向けて最適化ジョブが実行されます。

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