質問 1：データセットは Delta Live Tables を使用して定義されており、期待値句が含まれています。
CONSTRAINT valid_timestamp EXPECT (timestamp > '2020-01-01') ON VIOLATION FAIL UPDATE これらの制約に違反するデータを含むデータのバッチが処理される場合、どのような動作が期待されますか?
A. 期待に違反するレコードはターゲット データセットから削除され、イベント ログに無効として記録されます。
B. 期待に違反するレコードはターゲット データセットに追加され、ターゲット データセットに追加されたフィールドで無効としてフラグが付けられます。
C. 期待に違反するレコードはターゲット データセットに追加され、イベント ログに無効として記録されます。
D. 期待に違反するレコードがあると、ジョブは失敗します。
正解：A
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質問 2：次のコマンドのうち、データベース customer360 の場所を返すものはどれですか?
A. データベース customer360 を削除します。
B. データベース customer360 の説明を記述します。
C. 場所を説明します customer360;
D. データベース customer360 を使用します。
E. ALTER DATABASE customer360 SET DBPROPERTIES ('location' = '/user'};
正解：B
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質問 3：Auto Loader と互換性のあるワークロードの種類は何ですか?
A. サーバーレスワークロード
B. ストリーミングワークロード
C. 機械学習ワークロード
D. バッチワークロード
正解：B
質問 4：重複レコードの書き込みを回避しながら Delta テーブルにデータを書き込むために使用できるコマンドはどれですか。
A. ドロップ
B. 挿入
C. 追加
D. ゴー
E. 無視
正解：D
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質問 5：データエンジニアが2つのテーブルを操作しています。それぞれのテーブルの内容は、以下にすべて表示されています。
データ エンジニアは次のクエリを実行してこれらのテーブルを結合します。
上記のクエリによって返されるのは次のどれですか?
A. オプションB
B. オプションD
C. オプションE
D. オプションA
E. オプションC
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 6：次のどれが、Auto Loader と常に互換性のあるワークロードのタイプを説明していますか?
A. ダッシュボードのワークロード
B. サーバーレスワークロード
C. ストリーミングワークロード
D. 機械学習ワークロード
E. バッチワークロード
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 7：データエンジニアは、いくつかのテーブルからデータエンティティを作成したいと考えています。このデータエンティティは、他のセッションの他のデータエンジニアによって使用される必要があり、物理的な場所に保存する必要があります。
データ エンジニアが作成する必要があるデータ エンティティは次のどれですか。
A. 表示
B. 一時ビュー
C. データベース
D. 関数
E. テーブル
正解：E
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質問 8：あるデータエンジニアはDatabricksにPythonノートブックを持っていますが、セル内の特定のタスクを実行するためにSQLを使用する必要があります。他のすべてのセルでは、それらのセルに変更を加えることなくPythonを使用できるようにしたいと考えています。
データ エンジニアが Python ノートブックのセル内で SQL を使用する方法を説明しているのは次のどれですか。
A. ノートブックのデフォルト言語をSQLに変更できます
B. セルをDatabricksクラスタではなくSQLエンドポイントに接続できます
C. PythonノートブックではSQLは使用できません
D. セルの最初の行に%sqlを追加できます
E. セル内にSQL構文を記述するだけで済みます
正解：D
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質問 9：Spark SQL の配列関数によって提供される利点は次のどれですか?
A. 特定のパーティションとウィンドウ内のデータを操作する機能
B. 手続きの自動化のためにテーブルの配列を操作する機能
C. JSONファイルから取り込んだ複雑なネストされたデータを扱う機能
D. 一度にさまざまなタイプのデータを処理する機能
E. 指定された間隔で時間関連のデータを処理する機能
正解：C
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
|---|
| トピック 1 | - Incremental Data Processing: In this topic questions about identifying Delta Lake, benefits of ACID transactions, a scenario to use an external table, location of a table, the benefits of Zordering, the kind of files, CTAS as a solution, the impact of ON VIOLATION DROP ROW and ON VIOLATION FAIL UPDATE, and the necessary component to create a new DLT pipeline. Moreover, the topic also discusses directory structure of Delta Lake files, generated column, adding a table comment, and the benefits of the MERGE command.
|
| トピック 2 | - Databricks Lakehouse Platform: This topic covers the relationship between the data lakehouse and the data warehouse, the improvement in data quality, comparing and contrasting silver and gold tables, elements of the Databricks Platform Architecture, and differentiating between all-purpose clusters and jobs clusters. Moreover, it identifies how cluster software is versioned, how clusters can be filtered, how to use multiple languages, how to run one notebook, how notebooks can be shared, Git operations, and limitations in Databricks Notebooks. Lastly, the topic describes how clusters are terminated, how to use multiple languages, and how Databricks Repos enables CI
- CD workflows.
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| トピック 3 | - Data Governance: It identifies one of the four areas of data governance, Unity Catalog securables, and the cluster security modes. It also discusses how to create a UC-enabled all-purpose cluster and a DBSQL warehouse. The topic explains how to implement data object access control, create a DBSQL warehouse, and e a UC-enabled all-purpose cluster.
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| トピック 4 | - ELT with Apache Spark: It focuses on extracting data, identifying the prefix, creating a view, duplicating rows, creating a new table, utilizing the dot, parsing JSON, and defining a SQL UDF. Moreover, the topic delves into describing the security model, identifying the location of a function, and identifying the PIVOT.
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| トピック 5 | - Production Pipelines: It focuses on identifying the advantages of using multiple tasks in Jobs, a suitable scenario where predecessor task should be set up, CRON as an opportunity for scheduling opportunity, and how an alert can be sent via email. The topic also discusses setting up a predecessor task in Jobs, reviewing a task's execution history, and debugging a failed task. Lastly, it delves into setting up a retry policy in case of failure and creating an alert in the case of a failed task.
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参照：https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate
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