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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

1. データ エンジニアは、Jobs API を使用して Databricks でのジョブの監視と回復を自動化したいと考えています。
すべてのジョブをリストし、失敗したジョブを特定して再実行する必要があります。データエンジニアはどのような順序でAPIアクションを実行すべきでしょうか？

A) jobs/cancel エンドポイントを使用して失敗したジョブを削除し、jobs/create を使用してジョブを再作成して、新しいジョブを実行します。
B) jobs/get エンドポイントを使用してジョブの詳細を取得し、jobs/update を使用して失敗したジョブを再実行します。
C) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/create エンドポイントを使用して新しいジョブを作成し、jobs/run-now を使用して新しいジョブを実行します。
D) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/runs/list を使用してジョブの実行ステータスを確認し、jobs/run-now を使用して失敗したジョブを再実行します。

2. エンドツーエンド テストの主な利点を説明している記述はどれですか。

A) すべてのコードパスとブランチのテスト範囲を提供します。
B) テストスイートの自動化が容易になります
C) アプリケーションの構成要素内のエラーを正確に特定します。
D) アプリケーションの実際の使用状況を厳密にシミュレートします。

3. データ エンジニアが次の PySpark コードを実行しようとしています。
df = spark.read.table("売上")
結果 = df.groupBy("地域").agg(合計("収益"))
しかし、実行プランを調べて Spark ジョブをプロファイリングすると、集約フェーズで過度のデータ シャッフルが発生していることがわかります。
groupBy 集計操作中のシャッフルを減らすには、どの手法を適用する必要がありますか?

A) 集約前にリージョンごとに再パーティション化します。
B) 集約後に coalesce() を使用します。
C) DataFrame df をキャッシュします。
D) ブロードキャスト参加を使用します。

4. データガバナンスチームは、個人識別情報(PH)を含むすべてのテーブルに明確な注釈を付けるという要件を制定しました。これには、列コメント、テーブルコメントの追加、カスタムテーブルプロパティ「contains_pii」をtrueに設定することが含まれます。
新しいテーブルを作成するには、次の SQL DDL ステートメントが実行されます。

これら 3 つの要件が満たされていることを手動で確認できるコマンドはどれですか?

A) 履歴の説明 dev.pii テスト
B) SHOW TBLPROPERTIES dev.pii テスト
C) 拡張dev.piiテストの説明
D) DETAIL dev.pii テスト
E) SHOW TABLES dev

5. 述語プッシュダウンを活用しないことによって発生するパフォーマンスの問題を、Spark UI のどこで診断できますか?

A) クエリ詳細画面で物理プランを解釈することにより
B) ステージの詳細画面の完了ステージテーブルで、入力列から読み取ったデータのサイズを確認します。
C) Delta Lakeのトランザクションログで、列の統計情報に注目してください。
D) Executorのログファイルで、「述語プッシュダウン」を捕捉することにより
E) ストレージ詳細画面で、どのRDDがディスク上に保存されていないかを確認します。

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