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

1. データエンジニアは、パイプラインに直接接続されたDatabricksノートブックを使用して、Lakeflow宣言型パイプライン(LDP)を開発しています。ノートブックに新しいテーブル定義と変換ロジックを追加した後、実際にデータを処理したりパイプラインを実行したりすることなく、パイプラインコードに構文エラーがないかチェックしたいと考えています。データエンジニアはこの構文チェックをどのように実行すればよいでしょうか？

A) 検証および診断ツールにアクセスするには、ノートブックではなくワークスペース ファイルに切り替えます。
B) ノートブックから Web ターミナルを開き、シェル コマンドを実行してパイプライン コードを検証します。
C) ノートブックの「検証」オプションを使用して、構文エラーがないか確認します。
D) コード検証機能にアクセスするには、ノートブックをパイプラインから切断し、コンピューティング クラスターに再接続します。

2. データエンジニアリングチームは、毎晩のバッチ更新を通じて集計統計テーブルを維持しています。このテーブルには、前日の合計売上に加え、過去7日間、年初来、四半期初来など、様々な期間の合計と平均が含まれています。このテーブルはstore_saies_summaryという名前で、スキーマは以下のとおりです。

daily_store_sales テーブルには、store_sales_summary を更新するために必要なすべての情報が含まれています。
このテーブルのスキーマは次のとおりです。
店舗ID INT、売上日 DATE、売上合計 FLOAT
daily_store_sales がタイプ 1 テーブルとして実装され、手動データ監査後に total_sales 列が調整される可能性がある場合、store_sales_summary テーブルで正確なレポートを生成するための最も安全な方法はどれですか。

A) Structured Streaming を使用して、daily_store_sales の変更データ フィードにサブスクライブし、更新ごとに store_sales_summary テーブルの集計に変更を適用します。
B) daily_store_sales テーブルに対してバッチ読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、各更新で store_sales_summary テーブルを上書きします。
C) daily_store_sales テーブルに対して適切な集計ロジックをバッチ読み取りとして実装し、store_sales_summary テーブルに毎晩新しい行を追加します。
D) daily_store_sales テーブルに対するバッチ読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、upsert ロジックを使用して store_sales_summary テーブルの結果を更新します。
E) daily_store_sales テーブルに対する構造化ストリーミング読み取りとして適切な集計ロジックを実装し、upsert ロジックを使用して store_sales_summary テーブルの結果を更新します。

3. データエンジニアは、本番環境データセットの一部をサンドボックス環境にコピーするためのPySparkコードをレビューしており、PII(個人識別情報)データがコピーされていないことを確認する必要があります。売上テーブルを確認した後、データエンジニアはユーザーのメールアドレスのみがPIIデータとして含まれており、ユーザーを識別する列もメールアドレスのみであることに気付きました。
pyspark.sqlから関数をFとしてインポートする

必要な結果を達成するには、どの匿名コードを使用する必要がありますか?

A) df.withColumn ("hashed_email", sha2 ("user_email"))
B) df.withColumn ("user_email", F.regexp_replace ("user_eamail", "@*", "@anonymized.com"))
C) df.withColumn ("user_email", F.sha2 ("user_email"))
D) df.withColumn ("user_emai", F.expr("uuid()"))

4. データエンジニアリングチームは、顧客テーブルの複数の列にわたるデータ品質を監視するSQLアラートを作成する必要があります。メールアドレスが未入力の顧客の割合が15%を超え、かつ電話番号の形式が無効な顧客の割合が10%を超えた場合にアラートをトリガーしたいと考えています。この複数列のアラート条件を実装するのに適したSQLクエリパターンはどれですか？

A) SELECT email_null_pct, phone_invalid_pct FROM (SELECT (COUNT(CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) *
100.0/COUNT (*)) as email_null_pct, (COUNT(CASE WHEN phone NOT RLIKE ''[0-9-+()\\s]+$' THEN 1 END)*
100.0/COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers)
B) SELECT email, phone FROM customers WHERE email IS NULL AND phone NOT RLIKE ''[0-9-
+()\\s]+$'
C) SELECT COUNT (*) FROM customers WHERE email IS NULL OR phone_format_invalid = true
D) SELECT CASE WHEN email_null_pct >15 AND phone_invalid_pct> 10 THEN 1 ELSE 0 END FROM (SELECT (COUNT (CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) * 100.0 / COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers) metrics

5. データ アーキテクトは、Lakehouse 内のすべてのテーブルを外部 (「管理されていない」とも呼ばれる) Delta Lake テーブルとして構成することを義務付けています。
この要件を確実に満たすには、どのようなアプローチが有効でしょうか?

A) すべてのテーブル ストレージに対して外部データ ウェアハウスを構成する場合は、すべての ELT に Databricks を活用します。
B) ワークスペースを構成するときは、外部クラウド オブジェクト ストレージがマウントされていることを確認してください。
C) データをテーブルに保存するときは、Delta 形式とともに完全なファイル パスが指定されていることを確認してください。
D) データベースを作成するときは、LOCATION キーワードが使用されていることを確認してください。
E) テーブルを作成するときは、CREATE TABLE ステートメントで EXTERNAL キーワードが使用されていることを確認します。

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