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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 問題集

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語
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試験コード:Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate-JPN

試験名称:Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版)

最近更新時間:2025-10-01

問題と解答:全111問

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無料問題集Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 資格取得

質問 1:
データエンジニアは、2つのテーブルからデータを取得してリレーショナルオブジェクトを作成したいと考えています。このリレーショナルオブジェクトは、他のセッションの他のデータエンジニアが使用する必要がありません。ストレージコストを節約するため、データエンジニアは物理データのコピーと保存を避けたいと考えています。
データ エンジニアが作成する必要があるリレーショナル オブジェクトは次のどれですか。
A. 表示
B. 一時ビュー
C. データベース
D. Spark SQL テーブル
E. デルタテーブル
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
次のどれが Databricks 顧客のクラウド アカウントに保存されますか?
A. Databricks Webアプリケーション
B. 休息
C. ノートブック
D. クラスタ管理メタデータ
E. データ
正解:E
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
データ エンジニアは、Python 変数 day_of_week が 1 で、Python 変数 review_period が True の場合にのみ、Python プログラムの最後のブロックを実行したいと考えています。
データ エンジニアは、この条件付きで実行されるコード ブロックを開始するために、次のどの制御フロー ステートメントを使用する必要がありますか?
A. day_of_week == 1 かつ review_period の場合:
B. day_of_week = 1 & review_period: = "True"の場合:
C. day_of_week = 1 かつ review_period = "True" の場合:
D. day_of_week == 1 かつ review_period == "True" の場合:
E. day_of_week = 1 かつ review_period の場合:
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
オープンソース テクノロジーを採用した Databricks Lakehouse プラットフォームの利点は次のどれですか?
A. 簡素化されたガバナンス
B. ベンダーロックインの回避
C. クラウド固有の統合
D. ストレージの拡張性
E. ワークロードをスケーリングする能力
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
次のコード ブロックのうち、列 age の値が 25 より大きい行を既存の Delta テーブル my_table から削除し、更新されたテーブルを保存するものはどれですか。
A. my_table を更新します。WHERE age <= 25;
B. my_table から age > 25 という条件で * を選択します。
C. my_table を更新します。WHERE age > 25;
D. my_table から age > 25 の条件を満たすデータを削除します。
E. my_table から age <= 25 の条件で削除します。
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
データエンジニアがSpark SQLテーブルmy_tableを削除しようとしています。データエンジニアは、テーブルのメタデータとデータをすべて削除したいと考えています。
次のコマンドを実行します。
my_tableが存在する場合はテーブルを削除
SHOW TABLES を実行してもオブジェクトは表示されなくなりますが、データ ファイルは引き続き存在します。
データ ファイルがまだ存在し、メタデータ ファイルが削除された理由を説明するのは次のどれですか。
A. テーブルのデータが10 GB未満でした
B. テーブルは外部でした
C. テーブルのデータが10 GBを超えています
D. テーブルは管理されました
E. テーブルに場所がありませんでした
正解:B
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質問 7:
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
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 8:
特定のユースケースに特化したサイロ化されたデータ アーキテクチャを簡素化および統合するために使用できるのは次のどれですか。
A. これらすべて
B. データレイクハウス
C. どれでもない
D. データレイク
E. データウェアハウス
正解:B
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質問 9:
あるプロジェクトに新しいデータエンジニアリングチームが配属されました。チームは、既存のテーブルを確認するためにデータベースの顧客にアクセスする必要があります。チームには独自のグループチームがあります。
新しいチームにデータベース全体に対する必要な権限を付与するには、次のコマンドのどれを使用できますか?
A. カタログ チームの使用権限を顧客に付与します。
B. データベース team に対する CREATE 権限を customer に付与します。
C. カタログ顧客のビューをチームに付与します。
D. データベース customers の使用権限を team に付与します。
E. データベース 顧客に対する CREATE 権限を team に付与します。
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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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.
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.
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.
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.

参照:https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 関連試験
Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional - Databricks Certified Data Engineer Professional Exam
Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate Exam
Associate-Developer-Apache-Spark - Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0 Exam
Associate-Developer-Apache-Spark-3.5 - Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.5 - Python
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