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The secret to balance your life and study

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

1. 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) 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。
C) 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。
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) 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。

2. Databricks はカスタム Python コード パッケージのインストールにどのディストリビューションをサポートしていますか?

A) sbt
B) CRAN
C) Wheels
D) nom
E) CRAM
F) jars

3. データ エンジニアのチームは、多くの同じデータ品質チェックに対する繰り返しの期待値を含むテーブルを DLT パイプラインに追加しています。
チームのメンバーの 1 人が、このパイプラインに定義されているすべてのテーブルでこれらのデータ品質ルールを再利用することを提案しました。
どのようなアプローチでこれを実現できるでしょうか?

A) グローバル Python 変数を使用して、同じパイプラインに含まれる DLT ノートブック全体で期待値を可視化します。
B) パイプライン パラメーターとしてスキーマ名を指定して、このパイプラインのターゲット スキーマの外部にある Delta テーブルでデータ品質ルールを維持します。
C) ファイルの各 DLT ノートブックごとに個別の Databricks ノートブックでデータ品質ルールを管理します。
D) パイプライン構成ファイルにアクセスできる外部ジョブを使用して、このパイプラインのテーブルにデータ品質制約を追加します。

4. データエンジニアが、customer_id、transaction_timestamp(ミリ秒単位の精度)、amount_spent を含む PySpark DataFrame df 内のトランザクションデータを分析しています。目的は、顧客ごとに、transaction_timestamp の順序に従って、amount_spent の累積合計を計算することです。累積合計には、最も古いタイムスタンプから現在の行までのすべてのトランザクションが含まれ、各顧客パーティション内の時間的な順序が尊重される必要があります。適切なウィンドウ指定を最も正確に構築し、集計を適用して顧客ごとの正確な累積支出を算出する PySpark コードスニペットはどれですか。

A)

B)

C)

D)

5. 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) テストスイートの自動化が容易になります
B) 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。
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) 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。

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