Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 認定試験の出題範囲：

参照：https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate

Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 試験問題：

問題 #1
データエンジニアは、構造化ストリーミングジョブがソースで利用可能なすべてのデータを処理した後、自動的に停止することを望んでいます。そうすることで、ジョブを継続的に実行するのではなく、スケジュールされたジョブクラスタ上で実行できるようになります。
どのトリガーを設定すべきですか？

A. .trigger(availableNow=True)
B. .trigger(processingTime="0 seconds")
C. .trigger(once=True) with maxFilesPerTrigger disabled
D. .trigger(continuous="1 second")

問題 #2
データエンジニアがDatabricksでデータパイプラインを管理しており、複数のDeltaテーブルがさまざまな変換に使用されています。チームは、Deltaテーブル、ノートブック、ジョブ、ダッシュボード間の依存関係を特定するなど、パイプラインを通じたデータの流れを追跡したいと考えています。データエンジニアはこのプロセスを監視するためにUnity Catalogのリネージ機能を使用しています。Unity Catalogのデータリネージ機能は、Deltaテーブル、ノートブック、ジョブ、ダッシュボード間の関係の可視化をどのようにサポートするのでしょうか？

A. Unity カタログのリネージは、テーブルとノートブック間の依存関係を追跡するインタラクティブなグラフを提供しますが、ジョブ関連の依存関係やダッシュボードの視覚化は除外されます。
B. Unity Catalog は、Delta テーブル、ノートブック、ジョブ、ダッシュボード間の依存関係を視覚化するインタラクティブなグラフを提供するとともに、データ変換の列レベルの追跡もサポートします。
C. Unity Catalog のリネージは、Delta テーブル、ノートブック、ジョブ間の依存関係を視覚化しますが、列レベルのトレースやダッシュボードとの関連性は提供しません。
D. Unity カタログのリネージは、テーブルレベルでのリレーションシップの視覚化のみをサポートしており、ノートブック、ジョブ、ダッシュボードには拡張されません。

問題 #3
データエンジニアは、クラウドストレージに毎時間アップロードされる数千もの新しいJSONファイルを段階的にロードする必要があります。このソリューションは、実行ごとにディレクトリ全体を一覧表示することなく、既に処理済みのファイルを追跡し、将来的には数百万ものファイルに対応できる拡張性を備えている必要があります。
エンジニアはどちらのアプローチを採用すべきか？

A. ディレクトリ全体に対して spark.read.json() を使用し、1 時間ごとにターゲット テーブルを上書きします。
B. COPY INTO を FORCE = true で使用して、実行ごとにすべてのファイルを再処理します。
C. cloudFiles.formatをjsonに設定し、ファイル状態追跡のためのチェックポイントの場所を指定してAuto Loaderを使用します。
D. 手動で管理されているファイルパスのリストから、毎晩 MERGE INTO を実行します。

問題 #4
CREATE TABLE AS SELECT ステートメントを使用するときに、CSV ではなく Parquet から外部テーブルを作成する利点を説明しているのは次のどれですか。

A. ParquetファイルはDeltaテーブルになります
B. Parquetファイルは最適化できる
C. CREATE TABLE AS SELECT 文はファイルでは使用できません
D. Parquetファイルには明確に定義されたスキーマがあります
E. Parquetファイルはパーティション分割できます

問題 #5
データエンジニアがDatabricks Spark UIで処理が遅いステージを調査しています。エンジニアはタスク実行時間のサマリーメトリクスセクションまでスクロールダウンし、そのステージについて以下の情報を確認します。
25パーセンタイル持続時間：40秒
平均持続時間：45秒
75パーセンタイル持続時間：50秒
最大持続時間：80秒
これらの指標はどのように解釈すればよいのでしょうか？

A. クラスターのリソースが不足しています。
B. このステージはデータに偏りがある可能性が高いです。
C. GC の問題が発生しています。
D. ステージは健康です。

解説：