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 DROP ROW 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。
E. 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、隔離テーブルにロードされます。
正解：A
質問 2：グローバル小売企業は、複数のカテゴリー(例：電子機器、衣料品)と地域(例：北、南、東、西)にわたる製品を販売しています。営業チームは、データエンジニアに以下のような sales_df という名前の PySpark データフレームを提供し、戦略的な意思決定に役立てるために、データエンジニアに販売データの分析を依頼しています。
各製品カテゴリの総売上高を計算し、その結果をcategory_salesという名前の新しいデータフレームに格納します。
category_sales の期待される結果を生成するものは何ですか？
A. category_sales =
sales_df.groupBy("category").agg(sum("sales_amount").alias("total_sales_amount"))
B. category_sales =
sales_df.groupBy("region").agg(sum("sales_amount").alias("total_sales_amount"))
C. category_sales =
sales_df.sum("sales_amount").groupBy("category").alias("total_sales_amount"))
D. category_sales =
sales_df.agg(sum("sales_amount").groupBy("category").alias("total_sales_amount"))
正解：A
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、Databricks Notebooksに組み込まれているバージョン管理機能を使用するか、Databricks Reposを使用してプロジェクトのバージョン管理を行うかを決定する必要があります。
Databricks Reposを使用する利点として、Databricks Notebooksのバージョン管理と比較した場合、次のうちどれが挙げられますか？
A. Databricks ReposはDatabricks Data Intelligence Platform内に完全に格納されています
B. Databricks Reposを使用すると、ノートブックの以前のバージョンに戻すことができます。
C. Databricks Reposは複数のブランチの使用をサポートしています
D. Databricks Reposでは、特定の変更についてコメントする機能を提供しています。
E. Databricks Reposは開発の進捗状況を自動的に保存します
正解：C
質問 4：データエンジニアが、Delta形式で保存されたデータを処理するSparkジョブを実行しています。エンジニアは、クエリのパフォーマンスを向上させるために、小さなファイルを大きなファイルに圧縮してファイル数を減らしたいと考えています。この操作を実行するDelta Lakeコマンドはどれですか？
A. 最適化
B. 削除
C. GO
D. 真空
正解：A
質問 5：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
質問 6：ある組織は、Databricks Unityカタログに保存されているデータセットを、Databricks以外のデータプラットフォームを利用する外部パートナーと共有する必要があります。その目的は、データのセキュリティを維持し、パートナーが効率的にデータにアクセスできるようにすることです。
データ エンジニアがデータセットを外部パートナーと安全に共有するには、どの方法を使用する必要がありますか?
A. データをCSVファイルとしてエクスポートし、メールで送信する
B. Databricks 間の共有
C. サードパーティのAPIを使用してDeltaテーブルにアクセスする
D. オープン共有プロトコルでデルタ共有を使用する
正解：D
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コスト削減とクラウド支出の最適化を目指しています。既存のSLAを維持しながらクラウドコストを削減するため、Databricks Serverlessの利用を決定しました。
Databricks Serverlessへの移行における最初のステップは何ですか？
A. 最新のDatabricksランタイムおよびUnityカタログと互換性のある、頻繁に実行される効率的なScalaベースのデータ変換パイプライン
B. 低頻度BIダッシュボードとアドホックSQL分析
C. ソースAPI、ファイル、JDBC/ODBC接続からの取り込みを含むレガシー取り込みパイプライン
D. 最新のDatabricksランタイムおよびUnityカタログと互換性のある、頻繁に実行される効率的なPythonベースのデータ変換パイプライン
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 8：データエンジニアとデータアナリストがデータパイプラインを共同で開発しています。データエンジニアはPythonを使用してパイプラインのraw、bronze、silverレイヤーを担当し、データアナリストはSQLを使用してパイプラインのgoldレイヤーを担当しています。パイプラインのrawソースはストリーミング入力です。彼らはパイプラインをDelta Live Tablesに移行することを検討しています。Delta Live Tablesへの移行時にパイプラインにどのような変更が必要になりますか？
A. パイプラインでは、ストリーミングソースの代わりにバッチソースを使用する必要があります。
B. パイプラインは、SQL と Python の異なるノートブック ソースを持つことができます。
C. パイプラインはすべてSQLで記述する必要があります。
D. パイプラインはすべてPythonで記述する必要があります。
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 9：データエンジニアは、ステータス列が等しいデルタテーブルからレコードを削除したいと考えています。
「非アクティブ」。この操作は、データセット全体を書き換えることなく、影響を受ける行のみを変更します。
どのSQLコマンドを使用すべきですか？
A. 挿入
B. 削除
C. GO
D. 更新
正解：B
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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 | - 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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| トピック 2 | - 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 3 | - 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 4 | - 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 5 | - 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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参照：https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate
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