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

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

1. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットを、ターゲット部分ファイルサイズ512MBでParquetに書き出す必要があります。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。
B) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。
C) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
E) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512)を計算し、parquet に書き込みます。

2. 本番環境にデプロイされた構造化ストリーミングジョブにより、クラウドストレージのコストが予想以上に高くなっています。現在、通常の実行では、各マイクロバッチのデータが3秒未満で処理されています。レコード数0のマイクロバッチが1分間に少なくとも12回処理されています。ストリーミング書き込みは、デフォルトのトリガー設定を使用して構成されています。本番環境ジョブは現在、他の多くのDatabricksジョブと共に、インスタンスプールがプロビジョニングされたワークスペースでスケジュールされており、バッチ実行を含むジョブの起動時間を短縮しています。
他のすべての変数を一定に保ち、レコードを 10 分以内に処理する必要があると仮定すると、どの調整が要件を満たすでしょうか。

A) トリガー間隔を 500 ミリ秒に設定します。トリガー間隔を小さく、かつゼロ以外の値に設定すると、ソースが頻繁にクエリされなくなります。
B) トリガー間隔を 3 秒に設定します。デフォルトのトリガー間隔では、バッチあたりのレコード消費量が多すぎるため、ディスクへの書き込みが発生し、ボリューム コストが増加する可能性があります。
C) トリガー 1 回オプションを使用し、10 分ごとにクエリを実行するように Databricks ジョブを構成します。このアプローチにより、コンピューティングとストレージの両方のコストが最小限に抑えられます。
D) チェックポイント ディレクトリを変更せずにトリガー間隔を変更することはできないため、並列処理を最大化するためにシャッフル パーティションの数を増やします。
E) トリガー間隔を 10 分に設定します。各バッチはソース ストレージ アカウント内の API を呼び出すため、トリガー頻度を最大許容しきい値まで下げると、このコストが最小限に抑えられます。

3. データエンジニアは、エアギャップ環境のDatabricks環境にPyYAML Pythonパッケージをインストールする必要があります。ワークスペースからPyPIに直接インターネットアクセスすることはできません。エンジニアは.whlファイルをローカルにダウンロードし、すべての新規クラスターで自動的に利用できるようにしたいと考えています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) プライベート PyPI リポジトリを設定し、pip インデックス URL 経由でインストールします。
B) PyYAML .whl ファイルを Unity カタログボリュームにアップロードし、許可リストに登録されていることを確認し、そのパスからインストールするクラスタースコープの init スクリプトを作成します。
C) .whl ファイルを Databricks Git Repos に追加し、自動インストールを想定します。
D) PyYAML .whl ファイルをユーザーのホーム ディレクトリにアップロードし、クラスター スコープの init スクリプトを作成してインストールします。

4. データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipeline の AUTO CDC API を使用して、ソーステーブル (orders_source) からターゲットテーブル (orders_target) への削除処理を伝播させています。ソーステーブルでは変更データフィード (CDF) が有効になっていますが、上流の遅延により、一部の削除イベントが順序どおりに配信されません。AUTO CDC API は、順序どおりに配信されないイベントが発生しても、削除処理が正しく適用されることを内部的にどのように保証しているのでしょうか？

A) 同じキーの更新後に削除が行われた場合は無視されます。
B) 変更を適用する前に、受信イベントをタイムスタンプで手動で並べ替えます。
C) イベントを順序付けるために sequence_by を使用し、古いシーケンスが処理されるまで削除された行の tombstone を保持します。
D) ターゲット テーブルで VACUUM を実行し、競合するレコードを消去します。

5. データエンジニアは、各銘柄グループ内の行間で状態を維持する必要がある複雑な計算を伴う金融時系列データを処理するPandas UDFを設計する際に、関数の効率性とスケーラビリティを確保する必要があります。データの整合性を維持しながら、最小限のオーバーヘッドでこの問題を解決できるアプローチはどれでしょうか？

A) 各株価シンボル グループを個別に処理し、ブロードキャスト変数を介して連続する UDF 呼び出し間で渡される中間集計結果を通じて状態を維持する grouped_agg Pandas UDF を使用します。
B) 反復子ベースの処理で SCALAR_ITER Pandas UDF を使用し、反復子チャンク間の継続性を維持するためにバッチごとに更新される永続ストレージ (デルタ テーブル) を通じて状態管理を実装します。
C) データセット全体を一度に処理する SCALAR Pandas UDF を使用し、UDF 内にカスタム パーティション ロジックを実装して銘柄コード別にグループ化し、すべての実行プロセスで共有されるグローバル変数を使用して状態を維持します。
D) 各銘柄のすべての行を Pandas DataFrame として受け取る Spark DataFrame で applyInPandas() を使用し、各グループの処理関数に対してローカルな状態変数を維持しながら、各グループ内での処理を可能にします。

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