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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
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
  • 1. メッセージバスやクラウドストレージなどのソースから、Delta Lake、Parquet、ORC、AVRO、JSON、CSV、XML、テキスト、およびバイナリデータを含むフォーマットを取り込む
    • 2. Deltaを使用して、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理できるアペンド専用のデータパイプラインを作成する
      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
      • 1. PyPIパッケージ、ローカルのwheel、ソースアーカイブを含む、外部のサードパーティライブラリのインストールと依存関係の管理およびトラブルシューティングを行う
        • 2. Pandas/Python UDFを使用したユーザー定義関数の開発
          • 3. Databricks Asset Bundlesに最適化されたスケーラブルなPythonプロジェクト構造を設計および実装し、モジュール開発、デプロイ自動化、およびCI/CD統合を可能にする
            - Lakeflow Declarative Pipelines、SQL、およびApache Sparkを使用したETLパイプラインの構築とテスト
            • 1. UI、API、またはCLIを介してJobsを使用し、ETLワークロードを作成および自動化する
              • 2. assertDataFrameEqual、assertSchemaEqual、DataFrame.transform、テストフレームワーク、およびデバッグツールを使用して、単体テストおよび結合テストを開発する
                • 3. 環境、依存関係、高メモリのノートブックタスク、および再試行動作に適した構成を選択する
                  • 4. マテリアライズドビューと比較したストリーミングテーブルのメリットとデメリットを説明する
                    • 5. Lakeflow Declarative PipelinesとAuto Loaderを使用して、信頼性が高く本番環境に対応したバッチおよびストリーミングデータパイプラインを構築および管理する
                      • 6. APPLY CHANGES APIを使用して、Lakeflow Declarative PipelinesにおけるCDCを簡素化する
                        • 7. if/elseやforeachなどの制御フロー演算子を使用してパイプラインコンポーネントを作成する
                          • 8. Spark Structured StreamingとLakeflow Declarative Pipelinesを比較し、スケーラブルなETLパイプラインに最適なアプローチを決定する
                            データセキュリティとコンプライアンスの確保- データセキュリティメカニズムの適用
                            • 1. 行フィルターと列マスクを使用して、機密性の高いテーブルデータを保護する
                              • 2. ハッシュ化、トークン化、抑制、汎化を含む、匿名化および仮名化の手法を適用する
                                • 3. ACLを使用してワークスペースオブジェクトを保護し、最小権限の原則を適用する
                                  - コンプライアンスの確保
                                  • 1. PII(個人特定情報)を検出してマスクする、コンプライアンスに準拠したバッチおよびストリーミングパイプラインを実装する
                                    • 2. データ保持ポリシーに準拠したデータパージ(削除)ソリューションを開発する
                                      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
                                      • 1. エンタープライズデータに説明とメタデータを作成・追加して、検出可能性を向上させる
                                        • 2. Unity Catalogの権限継承モデルの理解を実証する
                                          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
                                          • 1. Unity Catalogの管理テーブルが運用オーバーヘッドとメンテナンスの負担を軽減する仕組みと理由を理解する
                                            • 2. クエリプロファイリングを使用して、非効率な結合やデータシャッフルなどのボトルネックを特定する
                                              • 3. データスキップやファイルプルーニングを含む、大規模データセットに対するDatabricksのクエリ最適化手法を理解する
                                                • 4. Change Data Feedを適用して、ストリーミングテーブルの制限に対処し、レイテンシを改善する
                                                  • 5. deletion vectorsやliquid clusteringなどのDelta最適化手法を理解する
                                                    監視とアラート- アラート
                                                    • 1. Workflows UIとJobs APIを使用して、ジョブのステータスやパフォーマンスの問題に関する通知を構成する
                                                      • 2. SQL Alertsを使用してデータ品質を監視する
                                                        - 監視
                                                        • 1. Databricks REST APIとDatabricks CLIを使用してジョブとパイプラインを監視する
                                                          • 2. Query ProfileとSpark UIを使用してワークロードを監視する
                                                            • 3. システムテーブルを使用して、リソース使用率、コスト、監査、およびワークロードの可観測性(オブザーバビリティ)を確保する
                                                              • 4. Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログを使用してパイプラインを監視する
                                                                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
                                                                • 1. Lakeflow Declarative PipelinesまたはクラシックジョブのAuto Loaderを使用して、不正データの隔離(クアランティン)プロセスを開発する
                                                                  • 2. ウィンドウ関数、結合、集計を含む高度な変換を行うための、効率的なSpark SQLおよびPySparkコードを記述する
                                                                    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
                                                                    • 1. ジョブの修復(job repairs)とパラメータの上書きを使用して、エラーを分析し、失敗したジョブランを修復する
                                                                      • 2. Spark UI、クラスターログ、システムテーブル、およびクエリプロファイルを使用して診断情報を特定し、エラーのトラブルシューティングを行う
                                                                        • 3. Lakeflow Declarative PipelinesのイベントログとSpark UIを使用して、Lakeflow Declarative PipelinesおよびSparkパイプラインをデバッグする
                                                                          - CI/CDのデプロイ
                                                                          • 1. ノートブックとコードのデプロイにDatabricks Gitフォルダーを使用し、GitベースのCI/CDワークフローを構成および統合する
                                                                            • 2. Databricks Asset Bundlesを使用してDatabricksリソースを構築およびデプロイする
                                                                              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
                                                                              • 1. Delta Sharingを使用して、Lakehouseのライブデータを任意のコンピューティングプラットフォームと共有する
                                                                                • 2. Databricks間共有を使用したDatabricksデプロイメント間、またはオープン共有プロトコルを使用した外部プラットフォームとの安全なDelta Sharingを実証する
                                                                                  • 3. サポートされているソースシステム全体で、適切なガバナンスを備えたLakehouse Federationを構成する
                                                                                    データモデリング- データモデルの設計と最適化
                                                                                    • 1. Delta Lakeを使用して、大規模なデータセットを管理するためのスケーラブルなデータモデルを設計および実装する
                                                                                      • 2. パーティショニングやZ-Orderingに対するliquid clusteringのメリットを特定する
                                                                                        • 3. liquid clusteringを使用してデータレイアウトの決定を簡素化し、クエリパフォーマンスを最適化する
                                                                                          • 4. 効率的なクエリと集計を行う分析ワークロード向けのディメンショナルモデルを設計する

                                                                                            Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題:

                                                                                            1. A data engineering team has a time-consuming data ingestion job with three data sources. Each notebook takes about one hour to load new data. One day, the job fails because a notebook update introduced a new required configuration parameter. The team must quickly fix the issue and load the latest data from the failing source. Which action should the team take?

                                                                                            A) Share the analysis with the failing notebook owner so that they can fix it quickly.
                                                                                            B) Repair the run with the new parameter.
                                                                                            C) Repair the run with the new parameter, and update the task by adding the missing task parameter.
                                                                                            D) Update the task by adding the missing task parameter, and manually run the job.


                                                                                            2. A data architect has designed a system in which two Structured Streaming jobs will concurrently write to a single bronze Delta table. Each job is subscribing to a different topic from an Apache Kafka source, but they will write data with the same schema. To keep the directory structure simple, a data engineer has decided to nest a checkpoint directory to be shared by both streams.
                                                                                            The proposed directory structure is displayed below:

                                                                                            Which statement describes whether this checkpoint directory structure is valid for the given scenario and why?

                                                                                            A) Yes; both of the streams can share a single checkpoint directory.
                                                                                            B) No; Delta Lake manages streaming checkpoints in the transaction log.
                                                                                            C) No; only one stream can write to a Delta Lake table.
                                                                                            D) No; each of the streams needs to have its own checkpoint directory.
                                                                                            E) Yes; Delta Lake supports infinite concurrent writers.


                                                                                            3. The business reporting tem requires that data for their dashboards be updated every hour. The total processing time for the pipeline that extracts transforms and load the data for their pipeline runs in 10 minutes.
                                                                                            Assuming normal operating conditions, which configuration will meet their service-level agreement requirements with the lowest cost?

                                                                                            A) Schedule a Structured Streaming job with a trigger interval of 60 minutes.
                                                                                            B) Schedule a job to execute the pipeline once an hour on a new job cluster.
                                                                                            C) Schedule a job to execute the pipeline once an hour on a dedicated interactive cluster.
                                                                                            D) Configure a job that executes every time new data lands in a given directory.


                                                                                            4. A data engineer wants to refactor the following DLT code, which includes multiple table definitions with very similar code.

                                                                                            In an attempt to programmatically create these tables using a parameterized table definition, the data engineer writes the following code.

                                                                                            The pipeline runs an update with this refactored code, but generates a different DAG showing incorrect configuration values for these tables.
                                                                                            How can the data engineer fix this?

                                                                                            A) Convert the list of configuration values to a dictionary of table settings, using table names as keys.
                                                                                            B) Load the configuration values for these tables from a separate file, located at a path provided by a pipeline parameter.
                                                                                            C) Wrap the loop inside another table definition, using generalized names and properties to replace with those from the inner table
                                                                                            D) Convert the list of configuration values to a dictionary of table settings, using different input the for loop.


                                                                                            5. The data engineering team has configured a job to process customer requests to be forgotten (have their data deleted). All user data that needs to be deleted is stored in Delta Lake tables using default table settings.
                                                                                            The team has decided to process all deletions from the previous week as a batch job at 1am each Sunday. The total duration of this job is less than one hour. Every Monday at 3am, a batch job executes a series of VACUUM commands on all Delta Lake tables throughout the organization.
                                                                                            The compliance officer has recently learned about Delta Lake's time travel functionality. They are concerned that this might allow continued access to deleted data.
                                                                                            Assuming all delete logic is correctly implemented, which statement correctly addresses this concern?

                                                                                            A) Because the default data retention threshold is 24 hours, data files containing deleted records will be retained until the vacuum job is run the following day.
                                                                                            B) Because Delta Lake's delete statements have ACID guarantees, deleted records will be permanently purged from all storage systems as soon as a delete job completes.
                                                                                            C) Because the default data retention threshold is 7 days, data files containing deleted records will be retained until the vacuum job is run 8 days later.
                                                                                            D) Because Delta Lake time travel provides full access to the entire history of a table, deleted records can always be recreated by users with full admin privileges.
                                                                                            E) Because the vacuum command permanently deletes all files containing deleted records, deleted records may be accessible with time travel for around 24 hours.


                                                                                            質問と回答:

                                                                                            質問 # 1
                                                                                            正解: C
                                                                                            質問 # 2
                                                                                            正解: D
                                                                                            質問 # 3
                                                                                            正解: B
                                                                                            質問 # 4
                                                                                            正解: A
                                                                                            質問 # 5
                                                                                            正解: C

                                                                                            0 お客様のコメント最新のコメント 「一部の類似なコメント・古いコメントは隠されています」

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