質問 1：データエンジニアが、複数のタスクを含むジョブを毎晩実行しています。クラスターの起動に時間がかかるため、各タスクの実行速度が遅くなっています。
ジョブに使用されるクラスターの起動時間を改善するために、データ エンジニアが実行できるアクションは次のどれですか。
A. 汎用クラスタの代わりにジョブクラスタを使用できる
B. より大きなデータサイズに合わせてクラスタを自動スケールするように構成できます。
C. クラスタを単一ノードとして構成できる
D. クラスタープールのクラスターを使用できる
E. Databricks SQLで利用可能なエンドポイントを使用できる
正解：D
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質問 2：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 3：Structured Streaming が処理の正確な進行状況を確実に追跡し、再起動や再処理によってあらゆる種類の障害に対処できるようにするには、Spark が各トリガーで処理されるデータのオフセット範囲を記録するために使用する次の 2 つのアプローチのどちらですか。
A. 先行書き込みログとべき等シンク
B. チェックポイントとべき等シンク
C. 構造化ストリーミングでは、各トリガーで処理されるデータのオフセット範囲を記録できません。
D. 再生可能なソースとべき等なシンク
E. チェックポイントと先行書き込みログ
正解：E
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質問 4：Delta Live Table パイプラインには、STREAMING LIVE TABLE を使用して定義された 2 つのデータセットが含まれます。LIVE TABLE を使用して Delta Lake テーブル ソースに対して 3 つのデータセットが定義されています。
テーブルは、継続パイプライン モードを使用してプロダクション モードで実行されるように構成されています。
以前に処理されていないデータが存在し、すべての定義が有効であると仮定すると、[開始] をクリックしてパイプラインを更新した後の予想される結果は何ですか?
A. すべてのデータセットが一度更新され、パイプラインがシャットダウンされます。コンピューティングリソースは終了します。
B. すべてのデータセットは一度更新され、パイプラインは処理されずに保持されます。コンピューティングリソースは保持されますが、使用されません。
C. パイプラインがシャットダウンされるまで、すべてのデータセットは設定された間隔で更新されます。コンピューティングリソースは更新のためにデプロイされ、パイプラインが停止すると終了します。
D. すべてのデータセットが一度更新され、パイプラインはシャットダウンされます。コンピューティングリソースは、追加のテストのために保持されます。
E. パイプラインがシャットダウンされるまで、すべてのデータセットは設定された間隔で更新されます。コンピューティングリソースは、追加のテストを可能にするために保持されます。
正解：C
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質問 5：データ エンジニアは次のコマンドを使用して新しいデータベースを作成しました。
customer360 が存在しない場合はデータベースを作成します。
customer360 データベースは次のどの場所に配置されますか?
A. dbfs:/user/hive/database/customer360
B. dbfs:/user/hive/warehouse
C. 正しい応答を決定するには、さらに情報が必要です
D. dbfs:/user/hive/customer360
正解：B
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質問 6：テーブルを長い形式から広い形式に変換するにはどの SQL キーワードを使用できますか?
A. 変換
B. 変換
C. ピボット
D. 合計
正解：C
質問 7：Auto Loader がデータを増分処理するために使用するツールはどれですか?
A. データブリックスSQL
B. チェックポイント
C. Unity カタログ
D. Spark構造化ストリーミング
正解：D
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質問 8：ワークフローがスケジュールどおりにトリガーされるようにするには、データ エンジニアはどの方法を適用する必要がありますか?
A. スケジュールされたワークフローでは、クラスターがパイプラインを実行するのに十分な時間だけ実行されるため、リソースの消費と費用を削減できます。
B. スケジュールされたワークフローでは常時実行されるクラスターが必要です。これはコストは高くなりますが、処理の遅延は短縮されます。
C. スケジュールされたワークフローは、構成されたソースにデータが到着するとそれを処理します。
D. スケジュールされたワークフローは、手動で停止されるまで継続的に実行されます。
正解：A
質問 9：データ エンジニアは、組織の既存の SQLite データベースのデータを使用して、Databricks にテーブルを作成する必要があります。
次のコマンドを実行します。
次のコード行のうち、上記の空白を埋めてタスクを正常に完了するものはどれですか?
A. sqlite
B. デルタ
C. オートローダー
D. org.apache.spark.sql.sqlite
E. org.apache.spark.sql.jdbc
正解：A
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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 |
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| 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.
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| 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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