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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:

1. データアーキテクトは、2つの構造化ストリーミングジョブが単一のブロンズDeltaテーブルに同時に書き込みを行うシステムを設計しました。各ジョブはApache Kafkaソースの異なるトピックをサブスクライブしますが、同じスキーマでデータを書き込みます。ディレクトリ構造をシンプルに保つため、データエンジニアは両方のストリームで共有されるチェックポイントディレクトリをネストすることにしました。
提案されたディレクトリ構造を以下に示します。

このチェックポイント ディレクトリ構造が特定のシナリオに対して有効であるかどうか、またその理由を説明している記述はどれですか。

A) いいえ。各ストリームには独自のチェックポイント ディレクトリが必要です。
B) はい。両方のストリームで単一のチェックポイント ディレクトリを共有できます。
C) いいえ。Delta Lake テーブルに書き込むことができるのは 1 つのストリームだけです。
D) はい。Delta Lake は無制限の同時書き込みをサポートします。
E) いいえ。Delta Lake はトランザクション ログ内のストリーミング チェックポイントを管理します。

2. あるデータエンジニアが、組織内の安全なデータ共有戦略を設計しています。同社は、機密性の高い顧客分析データを2つの異なるパートナーと共有する必要があります。パートナーAはUnity Catalogを有効にしたDatabricksを使用していますが、パートナーBはDatabricksを使用せずにAWS上のApache Sparkを使用しています。これらのシナリオにおいて、安全なデータ共有をどのように実装すればよいでしょうか？

A) Databricks 間共有 (D2D) は同じクラウドプロバイダー内でのみ使用できます。そのため、クロスクラウドシナリオではオープン共有 (D2O) を使用する必要があります。ユニットカタログガバナンスは、外部プラットフォームと共有する場合は利用できません。
B) セキュリティ要件が同一であるため、両方のパートナーは同じデルタ共有アプローチを使用する必要があります。最大限の互換性を確保するため、両方のパートナーに対してベアラートークンを作成し、オープン共有プロトコル (D2O) を使用する必要があります。
C) オープン共有プロトコル(D2O)はD2D共有よりもセキュリティが高いため、両方のパートナーで使用してください。ベアラートークン方式は、Unity Catalogのネイティブ認証よりも常に安全です。
D) パートナーAには、ユニットカタログ統合とトークン不要の交換システムを備えたDatabricks間共有(D2D)を実装します。パートナーBには、ベアラートークンまたはOIDCフェデレーションによる認証を備えたオープン共有プロトコル(D2O)を使用し、両方のアプローチで堅牢なセキュリティとガバナンスを維持します。

3. データエンジニアは、databricks.yml で複数のターゲットを指定して Databricks アセットバンドルを設定し、本番環境ワークスペースにデプロイしました。デプロイを検証するには、prod ターゲットのコンテキスト内で my_project_job というジョブを呼び出す必要があります。
ジョブが既にデプロイされていると仮定すると、ターゲット固有の設定が尊重されていることを確認しながら、ジョブの実行をトリガーする必要があります。どのコマンドでジョブの実行をトリガーしますか？

A) databricks run my_project_job -t prod
B) databricks execute my_project_job -e prod
C) databricks job run my_project_job --env prod
D) databricks bundle run my_project_job -t prod

4. データサイエンスチームは、MLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。このモデルは列名のリストを受け取り、DOUBLE型の新しい列を返します。
次のコードは、本番モデルを正しくインポートし、customer_id キー列を含む顧客テーブルを DataFrame に読み込み、モデルに必要な特徴列を定義します。

どのコード ブロックが、スキーマ「customer_id LONG、predictions DOUBLE」を持つ DataFrame を出力しますか。

A) df.map(lambda x:model(x[columns])).select("customer_id, 予測")
B) df.apply(モデル、列).select("customer_id, 予測")
C) df.select("customer_id", pandas_udf(model, columns).alias("predictions"))
D) df.select("customer_id", model(*columns).alias("predictions"))
E) model.predict(df, columns)

5. データエンジニアは、Lakeflow 宣言型パイプラインを使用して、ソースのブロンズテーブル(user_bronze)からターゲットのシルバーテーブル(user_silver)への行削除を伝播させています。エンジニアは、パイプライン実行中に user_bronze で行が削除されると、user_silver の対応する行も自動的に削除されるようにしたいと考えています。
ブロンズ テーブルでの削除がシルバー テーブルに伝播されるようにする構成はどれですか。

A) user_bronze で VACUUM を設定してファイルを削除し、user_silver を最初から再構築します。
B) user_silver で CDF を有効にし、そのトランザクション ログを読み取り、MERGE を使用して削除を同期します。
C) CDF なしで apply_changes を使用し、_soft_deleted が true である行をフィルターします。
D) user_bronze で変更データフィード (CDF) を有効にし、その CDF ストリームを読み取り、user_silver に対して apply_as_deletes=True を指定した apply_changes() を使用します。

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