Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 PDF版
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| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: データ品質とガバナンス | 12% | - ガバナンス - Data Lineage - データ品質 |
| トピック 2: データ処理 | 28% | - ETL Pipelines - Structured Streaming - データ変換 - Spark SQL |
| トピック 3: データモデリングとストレージ | 20% | - ファイル形式 - ストレージ最適化 - データモデリング |
| トピック 4: モニタリングとトラブルシューティング | 16% | - モニタリング - パフォーマンス最適化 - トラブルシューティング |
| トピック 5: Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Unity Catalog - Delta Lake - データ管理 - Lakehouse Architecture |
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. Spark ドライバーの log4j 出力を解析するときに、テキストの重要な領域を識別するために使用できるテクノロジは次のどれですか。
A) C++
B) Regex
C) Scala Datasets
D) pyspsark.ml.feature
E) Julia
2. DevOpsチームは、ジョブUIを使用して、毎日実行するようにスケジュールされたノートブックのコレクションとして、本番環境ワークロードを構成しました。チームに新しく加わったデータエンジニアリング担当者が、本番環境のロジックを確認するために、これらのノートブックの1つへのアクセスをリクエストしています。
運用コードやデータに偶発的な変更を加えることなく、ユーザーに付与できるノートブックの権限の最大限度は何ですか?
A) 権限がありません
B) 管理可能
C) 実行可能
D) 読み取り可能
E) 編集可能
3. データガバナンスチームは、個人識別情報(PII)を含む「ユーザー」テーブルの社会保障番号列に適切なマスキングを施すことを必須としました。これは、HRAdminGroup以外のユーザーからは、マスキングされた社会保障番号が***-**-として表示されることを意味します。
****。
チームはマスキング機能を作成しました。
この目標を達成するために、データ ガバナンス チームは次に何をする必要がありますか?
A) CREATE TABLE users
(name STRING, ssn INT MASKED ssn_mask);
B) CREATE TABLE users
(name STRING);
ALTER TABLE users CREATE COLUMN ssn CREATE MASK ssn_mask;
C) CREATE TABLE users
(name STRING, ssn STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn SET MASK ssn_mask;
D) CREATE TABLE users
(name STRING, int STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn CREATE MASK if is_member('HRAdminGroup');
4. 複雑なワークロードを監視する場合、クエリプランを確認できることは、ワークロードの動作を理解する上で非常に重要です。クエリプランの可視化はどこで確認できますか?
A) クエリプロファイラのクエリソースの下
B) クエリプロファイラのステージタブ
C) Spark UIのSQL/DataFrameタブの下
D) Spart UIのジョブタブの下
5. データ エンジニアは、静的な userlookup テーブルの値をストリーミング DataFrame streamingDF と組み合わせる結合操作を実行しています。
無効なストリーム静的結合を実行しようとするコード ブロックはどれですか。
A) streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="left")
B) userLookup.join(streamingDF, ["user_id"], how="right")
C) userLookup.join(streamingDF, ["userid"], how="inner")
D) streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="outer")
E) streamingDF.join(userLookup, ["userid"], how="inner")
質問と回答:
| 質問 # 1 正解: B | 質問 # 2 正解: D | 質問 # 3 正解: C | 質問 # 4 正解: C | 質問 # 5 正解: D |
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