Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験シラバストピック:

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：

問題 #1
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 ("user_emai", F.expr("uuid()"))
B. df.withColumn ("hashed_email", sha2 ("user_email"))
C. df.withColumn ("user_email", F.regexp_replace ("user_eamail", "@*", "@anonymized.com"))
D. df.withColumn ("user_email", F.sha2 ("user_email"))

問題 #2
データ エンジニアが、デフォルト構成の共有アクセス モードを使用して新しいクラスターを作成しました。
データ エンジニアは、必要に応じて開発チームがドライバー ログを表示できるようにアクセスを許可する必要があります。
開発チームがこれを実現するために必要な最小限のクラスター権限は何ですか?

A. 再起動可能
B. 閲覧可能
C. 取り付け可能
D. 管理できる

問題 #3
ストリーミング動画分析チームは、Unity Catalog で管理される Delta テーブル video_events に毎日数十億件のイベントを取り込み、分析を行っています。アナリストは、user_id、campaign_id、region などの列に対して、アドホックなポイントルックアップクエリを実行しています。チームは手動で OPTIMIZE video_events ZORDER BY (user_id, campaign_id, region) を実行していますが、最新のデータでは依然としてパフォーマンスが低く、運用上のオーバーヘッドも懸念されています。チームは、クエリパターンの変化に合わせてホットな列を同じ場所に配置し続けるための、手間のかからない方法を求めています。チームは video_events でどの Delta 機能を活用すべきでしょうか？

A. Liquid Clustering (CLUSTER BY AUTO) と予測最適化を活用します。
B. 自動圧縮 (optimizeWrite および autoCompact) を有効にします。
C. デルタキャッシュを有効にします。
D. 最近のファイルのパフォーマンスを向上させるために、各ジョブの後に OPTIMIZE/ZORDER を実行するようにスケジュールします。

問題 #4
Databricks CLI が正しくインストールされ、構成されていると仮定すると、実稼働ジョブで使用するために DBFS がマウントされたオブジェクト ストレージにカスタム Python Wheel をアップロードするには、どの Databricks CLI コマンドを使用できますか?

A. libraries
B. configure
C. workspace
D. fs
E. jobs

問題 #5
プラットフォームチームは、CI/CDをサポートするために、Databricks Asset Bundlesの標準化されたテンプレートを作成しています。このテンプレートでは、アーティファクト、ワークスペースのルートパス、実行IDのデフォルトを指定する必要があります。また、「dev」ターゲットをデフォルトとして特定のパスをオーバーライドできるようにする必要があります。これらの要件を満たすために、チームはdatabricks.ymlをどのように使用すべきでしょうか？

A. 最上位レベルで、bundle、artifacts、workspace、run_as、targets を使用します。default:true で 1 つのターゲットを設定し、そのターゲットの下のワークスペース パスまたはアーティファクトをオーバーライドします。
B. デプロイメント、ビルド、コンテキスト、ID、および環境を使用します。dev をデフォルトの環境として設定し、ビルドの下のパスをオーバーライドします。
C. ルート、モジュール、プロファイル、アクター、ターゲットを使用します。プロファイルにはワークスペースと成果物のデフォルトが含まれ、アクターは実行 ID を設定します。
D. プロジェクト、パッケージ、環境、ID、ステージを使用します。dev をデフォルトのステージとして設定し、環境の下のワークスペースをオーバーライドします。

解説：