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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen

1. データエンジニアは、エアギャップ環境のDatabricks環境にPyYAML Pythonパッケージをインストールする必要があります。ワークスペースからPyPIに直接インターネットアクセスすることはできません。エンジニアは.whlファイルをローカルにダウンロードし、すべての新規クラスターで自動的に利用できるようにしたいと考えています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) PyYAML .whl ファイルをユーザーのホーム ディレクトリにアップロードし、クラスター スコープの init スクリプトを作成してインストールします。
B) プライベート PyPI リポジトリを設定し、pip インデックス URL 経由でインストールします。
C) PyYAML .whl ファイルを Unity カタログボリュームにアップロードし、許可リストに登録されていることを確認し、そのパスからインストールするクラスタースコープの init スクリプトを作成します。
D) .whl ファイルを Databricks Git Repos に追加し、自動インストールを想定します。

2. データエンジニアがDatabricksで大規模なパーティション化された小売データセットを分析しています。各行は営業担当者による売上を表しています。データセットには、以下のスキーマを持つ数百万件のレコードが含まれています。
sales_df: [salesperson_id: string, region: string, sale_amount: double, sale_date: date] データ エンジニアは、各地域内の営業担当者を累計売上高に基づいてランク付けし、最高の売上高を 1 とする DataFrame を生成する必要があります。複数の営業担当者の合計売上高が同じ場合は、同じランクを共有する必要があります。
データ エンジニアは、PySpark ウィンドウ関数と dense_rank () 関数を使用してこのロジックを実装したいと考えています。
このランキングを実行するコード スニペットはどれですか?

A)

B)

C)

D)

3. Apache Kafka プロデューサーからのすべてのレコードは、次のスキーマを持つ単一の Delta Lake テーブルに取り込まれます。
キーはバイナリ、値はバイナリ、トピックは文字列、パーティションはLONG​​、オフセットはLONG​​、タイムスタンプはLONG​​です。5つの固有のトピックが取り込まれています。個人識別情報（PII）が含まれるのは「登録」トピックのみです。企業はPIIへのアクセスを制限したいと考えています。また、このテーブルにPIIを含むレコードは、最初の取り込み後14日間のみ保持することを希望しています。
ただし、個人情報以外の情報については、これらの記録を無期限に保持したいと考えています。
次のソリューションのうちどれが要件を満たしていますか?

A) すべてのデータは 2 週間ごとに削除する必要があります。Delta Lake のタイム トラベル機能を活用して、PII 以外の情報の履歴を維持する必要があります。
B) 値フィールドはバイナリ データとして保存されるため、この情報は PII とは見なされず、特別な予防措置を講じる必要はありません。
C) データはトピック フィールドごとにパーティション分割され、ACL と削除ステートメントがパーティション境界を活用できるようになります。
D) データは登録フィールドごとに分割され、PII ディレクトリに対して ACL と削除ステートメントを設定できるようになります。
E) パーティション フィールドに基づいて個別のオブジェクト ストレージ コンテナーを指定し、ストレージ レベルでの分離を可能にする必要があります。

4. データエンジニアリングチームのジュニアメンバーが、Databricksノートブックの言語相互運用性について調査しています。以下のコードの目的は、geo_lookupテーブルに含まれるアフリカ大陸の国々で発生したすべての売上のビューを登録することです。
コードを実行する前に、現在のデータベースで SHOW TABLES を実行すると、データベースには geo_lookup と sales の 2 つのテーブルのみが含まれていることがわかります。

インタラクティブ ノートブックでこれらのコマンド セルを順番に実行した結果を正しく説明している記述はどれですか。

A) どちらのコマンドも成功します。show tablesを実行すると、countries atとsales atがビューとして登録されていることが確認できます。
B) どちらのコマンドも失敗します。新しい変数、テーブル、ビューは作成されません。
C) コマンド1は成功します。コマンド2は、アクセス可能なすべてのデータベースでcountries afという名前のテーブルまたはビューを検索します。このエンティティが存在する場合、コマンド2は成功します。
D) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は PySpark DataFrame を表す Python 変数になります。
E) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は文字列のリストを含む Python 変数になります。

5. データエンジニアは、Pythonライブラリを介してOpen AIを呼び出す不正検出パイプラインを構築しており、APIを使用する際にアクセストークンを含める必要があります。データエンジニアは、シークレットを作成するためにどのDatabricks CLIコマンドを使用すればよいでしょうか？

A) databricks secrets put-secret SCOPE KEY; dbutils.secrets.get (SCOPE, KEY)
B) databricks secrets put-secret KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
C) databricks tokens put-token KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
D) databricks tokens put-token SCOPE KEY; dbutils.tokens.get (SCOPE, KEY)

Fragen und Antworten: