質問 1:Databricks Lakehouse プラットフォームを使用する利点のうち、Delta Lake によって提供されるものはどれですか?
A. さまざまな言語を使用して同じデータを操作する能力
B. クエリ失敗時のアラートを設定する機能
C. 複雑なデータ操作を分散する機能
D. バッチおよびストリーミングワークロードをサポートする機能
E. 1つのノートブックでリアルタイムに共同作業できる機能
正解:D
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質問 2:データ エンジニアは、テーブルから読み取り、データを操作し、新しいテーブルにストリーミング書き込みを実行するように構造化ストリーミング ジョブを構成しました。
データ エンジニアが使用する cade ブロックは次のとおりです。

データ エンジニアが、クエリでマイクロバッチを実行して 5 秒ごとにデータを処理するだけの場合、データ エンジニアは次のどのコード行を使用して空白を埋める必要がありますか。
A. trigger()
B. trigger(processingTime="5 seconds")
C. trigger(continuous="5 seconds")
D. trigger("5 seconds")
E. trigger(once="5 seconds")
正解:B
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質問 3:データ組織のリーダーは、データ分析チームのレポートがデータエンジニアリングチームのレポートと異なることに不満を抱いています。リーダーは、組織のデータエンジニアリングとデータ分析のアーキテクチャがサイロ化していることが原因だと考えています。
データ レイクハウスがこの問題をどのように軽減できるかを説明しているのは次のうちどれですか。
A. 両チームともアドホックリクエストに迅速に対応できるようになります
B. 両チームはデータサイズの変化に応じて作業を自動スケールします
C. 両チームは同じ情報源を使って作業を進める
D. 両チームは同じ部門に報告するように再編成される
E. 両チームがリアルタイムでプロジェクトに協力できるようになります
正解:C
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質問 4:エンジニアリングマネージャーは、Databricks SQLクエリを使用して、各データソースの取り込みレイテンシを監視しています。マネージャーはクエリの結果を毎日確認していますが、毎日手動でクエリを再実行し、結果を待っています。
クエリの結果が毎日更新されるようにするために、マネージャーが使用できるアプローチは次のどれですか。
A. Databricks SQL の SQL エンドポイントのページから、クエリを 1 日ごとに更新するようにスケジュールできます。
B. Databricks SQL の SQL エンドポイントのページから、クエリを 12 時間ごとに更新するようにスケジュールできます。
C. ジョブ UI から 12 時間ごとにクエリを実行するようにスケジュールできます。
D. ジョブ UI からクエリを 1 日ごとに実行するようにスケジュールできます。
E. Databricks SQL のクエリ ページから、クエリを 1 日ごとに更新するようにスケジュールできます。
正解:E
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質問 5: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 6: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
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質問 7:データエンジニアとデータアナリストが協力してデータパイプラインを作成しています。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レイヤーに取り組んでおり、データアナリストはSQLを使用してパイプラインのGoldレイヤーに取り組んでいます。パイプラインのRawソースはストリーミング入力です。彼らは現在、パイプラインをDelta Live Tablesに移行したいと考えています。
Delta Live Tables に移行するときに、パイプラインに次のどの変更を加える必要がありますか?
A. パイプライン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. パイプラインは完全にPythonで記述する必要があります
C. パイプラインは完全にSQLで記述する必要があります
D. これらの変更は必要ありません
E. パイプラインはメダリオンベースのマルチホップアーキテクチャの使用を停止する必要があります
正解:D
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質問 8:デルタ テーブルのストレージ構成を説明するものはどれですか。
A. デルタ テーブルは、データ、履歴、メタデータ、およびその他の属性を含む単一のファイルに保存されます。
B. デルタ テーブルは、データ、履歴、メタデータ、およびその他の属性を含むファイルのコレクションに保存されます。
C. デルタ テーブルでは、データは 1 つのファイルに保存され、すべてのメタデータは別の場所にあるファイルのコレクションに保存されます。
D. デルタ テーブルは、テーブル内に格納されているデータのみを含む単一のファイルに格納されます。
E. デルタ テーブルは、テーブル内に格納されているデータのみを含むファイルのコレクションに格納されます。
正解:B
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質問 9: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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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