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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: デバッグとデプロイ | - デバッグとトラブルシューティング
|
| トピック 2: データガバナンス | - エンタープライズデータのガバナンス
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| トピック 3: PythonおよびSQLを使用したデータ処理コードの開発 | - Pythonおよび開発ツールの使用
|
| トピック 4: データセキュリティとコンプライアンスの確保 | - コンプライアンスの確保
|
| トピック 5: データモデリング | - データモデルの設計と最適化
|
| トピック 6: データの変換、クレンジング、および品質 | - データの変換と検証
|
| トピック 7: データの共有とフェデレーション | - データの共有とフェデレーション
|
| トピック 8: コストとパフォーマンスの最適化 | - コストとパフォーマンスの最適化
|
| トピック 9: データの取り込みと取得 | - データ取り込みパイプラインの設計と実装
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| トピック 10: 監視とアラート | - 監視
|
Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題：
問題 #1
The marketing team is looking to share data in an aggregate table with the sales organization, but the field names used by the teams do not match, and a number of marketing specific fields have not been approval for the sales org.
Which of the following solutions addresses the situation while emphasizing simplicity?
A. Instruct the marketing team to download results as a CSV and email them to the sales organization.
B. Add a parallel table write to the current production pipeline, updating a new sales table that varies as required from marketing table.
C. Create a new table with the required schema and use Delta Lake's DEEP CLONE functionality to sync up changes committed to one table to the corresponding table.
D. Create a view on the marketing table selecting only these fields approved for the sales team alias the names of any fields that should be standardized to the sales naming conventions.
E. Use a CTAS statement to create a derivative table from the marketing table configure a production jon to propagation changes.
問題 #2
A Databricks job has been configured with 3 tasks, each of which is a Databricks notebook. Task A does not depend on other tasks. Tasks B and C run in parallel, with each having a serial dependency on Task A.
If task A fails during a scheduled run, which statement describes the results of this run?
A. Tasks B and C will attempt to run as configured; any changes made in task A will be rolled back due to task failure.
B. Because all tasks are managed as a dependency graph, no changes will be committed to the Lakehouse until all tasks have successfully been completed.
C. Tasks B and C will be skipped; some logic expressed in task A may have been committed before task failure.
D. Tasks B and C will be skipped; task A will not commit any changes because of stage failure.
E. Unless all tasks complete successfully, no changes will be committed to the Lakehouse; because task A failed, all commits will be rolled back automatically.
問題 #3
A data engineer is brining an existing production Databricks job under asset bundle management and wants to ensure that:
- The job's current configuration is captured as YAML, and all
referenced files are included in their bundle project.
- Future changes to the bundle's YAML will update the existing job in-
place (not create a new job)
How should the data engineer successfully move the production job under asset bundle management?
A. Run databricks bundle generate job --existing-job-id to generate the YAML and download referenced files. Then, run Databricks bundle deployment, bind to link the bundle's job resource to the existing job in Databricks.
B. Manually create the YAML configuration for the job in your bundle project, ensuring all settings match the existing job. Then, run Databricks bundle deploy the bundle, which will update the existing job in your workspace.
C. Export the job definition as JSON, convert it to YAML, and place it in your bundle. Then, run Databricks bundle deploy to update the existing job.
D. Run Databricks bundle generate job --existing-job-id to generate the YAML and download referenced files. Then, run Databricks bundle deploy to deploy the bundle, which will always update the existing job automatically.
問題 #4
A data engineer has created a transactions Delta table on Databricks that should be used by the analytics team. The analytics team wants to use the table with another tool that requires Apache Iceberg format. What should the data engineer do?
A. Create an Iceberg copy of the transactions Delta table which can be used by the analytics team.
B. Require the analytics team to use a tool that supports Delta table.
C. Convert the transactions Delta table to Iceberg and enable uniform so that the table can be read as a Delta table.
D. Enable uniform on the transactions table to 'iceberg' so that the table can be read as an Iceberg table.
問題 #5
In order to prevent accidental commits to production data, a senior data engineer has instituted a policy that all development work will reference clones of Delta Lake tables. After testing both deep and shallow clone, development tables are created using shallow clone. A few weeks after initial table creation, the cloned versions of several tables implemented as Type 1 Slowly Changing Dimension (SCD) stop working. The transaction logs for the source tables show that vacuum was run the day before.
Why are the cloned tables no longer working?
A. Running vacuum automatically invalidates any shallow clones of a table; deep clone should always be used when a cloned table will be repeatedly queried.
B. Because Type 1 changes overwrite existing records, Delta Lake cannot guarantee data consistency for cloned tables.
C. Tables created with SHALLOW CLONE are automatically deleted after their default retention threshold of 7 days.
D. The metadata created by the clone operation is referencing data files that were purged as invalid by the vacuum command
E. The data files compacted by vacuum are not tracked by the cloned metadata; running refresh on the cloned table will pull in recent changes.
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： C | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： C | 問題 #5 正解： D |
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