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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| データの取り込みと処理 | - ETLパイプラインの設計パターン - Auto Loaderを使用したバッチおよびストリーミングの取り込み - Structured Streamingの基本 |
| データモデリングと変換 | - パフォーマンス最適化の手法 - 次元モデリングの概念 - Spark SQLによる変換 |
| Delta Lakeとデータ管理 | - Delta LakeのトランザクションとACID特性 - スキーマの進化と適用 - タイムトラベルとバージョニング |
| 本番パイプラインとオーケストレーション | - エラー処理とリカバリ戦略 - Databricks Workflows - ジョブのスケジューリングと監視 |
| Databricks Lakehouseプラットフォームのアーキテクチャ | - データガバナンスの概念（Unity Catalogの基本） - ワークスペースとクラスターのアーキテクチャ - メダリオンアーキテクチャ（Bronze、Silver、Gold） |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題：
問題 #1
医療分析チームは、患者ケア分析のためにDelta Lakeにディメンションモデルを実装しています。日付ディメンションテーブルを保有しており、幅広い時間ベースの分析をサポートできるよう設計オプションを検討しています。日付ディメンションのどの設計アプローチが、効率的な時間ベースのクエリと集計をサポートできるでしょうか？
A. 異なる暦システム (会計年度、学年度など) ごとに個別のディメンション テーブルを作成します。
B. 日付値のみを保存し、クエリ内のすべての時間属性を計算します。
C. 読みやすくするために、日付を ISO 形式 (YYYY-MM-DD) の文字列として保存します。
D. fiscal_period、quarter、month_name、day_of_week、holiday などの属性を事前計算します。
問題 #2
Databricks ノートブックに次の PySpark コード スニペットがあるとします。
filtered_df = spark.read.format("delta").load("/mnt/data/large_table")
\
.filter("event_date > '2024-01-01'")
filtered_df.count()
データ エンジニアは、クエリ プロファイラーから、フィルターが適用されているにもかかわらず、filtered_df のスキャン演算子がほぼすべてのファイルを読み取っていることに気付きました。
データのスキップがうまくいかない理由は何でしょうか?
A. event_date 列は、テーブルのパーティションおよび Z オーダー スキームの範囲外です。
B. Delta テーブルには、動的なファイル プルーニングを可能にする最適化がありません。
C. フィルターは完全なデータスキャン後にのみ実行され、データのスキップを防止します。
D. フィルター条件には、データ スキップ サポートから除外されるデータ型が含まれています。
問題 #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. 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。
B. 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。
C. 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。
D. 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。
E. 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。
問題 #4
データエンジニアは、manufacturing-teamというグループにアクセス権限を付与する必要があります。このチームには、qualityスキーマにテーブルを作成する権限が必要です。manufacturing-teamというグループに、manufacturingという親カタログを持つproductionというスキーマにテーブルを作成する権限を最小限の権限で付与するには、どのSQLコマンドセットが適切でしょうか？
A. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する USE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
B. SCHEMA manufacturing.quality に対する TABLE の使用権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CHEMA の使用権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG に対する CATALOG の使用権限を Manufacturing-team に付与します。
C. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する CREATE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
D. SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
問題 #5
ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流の複数の本番環境監視ダッシュボードと本番環境モデルを強化するために使用されます。現在、100 個のフィールドのうち 45 個が、これらのアプリケーションの少なくとも 1 つで使用されています。
データ エンジニアは、データの高度にネストされた構造と多数のフィールドを考慮して、スキーマ宣言を処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks に関して、意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のどれですか。
A. Databricks は、観測されたすべてのデータを処理できる型を使用してスキーマを推論するため、型を手動で設定すると、データ品質の適用がより確実に行われます。
B. Delta Lake はデータ ストレージに Parquet を使用するため、ファイル フッター情報を変更するだけでデータ タイプを簡単に進化させることができます。
C. .Databricks でのスキーマ推論と進化により、推論された型が下流のシステムで使用されるデータ型と常に正確に一致することが保証されます。
D. Databricks で使用される Tungsten エンコーディングは、文字列データの格納に最適化されています。JSON 文字列のクエリに対する新しく追加されたネイティブ サポートにより、文字列型が常に最も効率的になります。
E. コードの作成における人的労力は、データ エンジニアリング ワークロードに関連する最大のコストです。そのため、テーブル宣言ロジックの自動化は、すべての移行ワークロードで優先事項にする必要があります。
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： A |
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