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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 2: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Write efficient and maintainable code - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic |
| Topic 3: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
| Topic 4: Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards |
| Topic 5: Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Topic 6: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance |
| Topic 7: Data Modelling | 6% | - Optimize table design and partitioning - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models |
| Topic 8: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| Topic 9: Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications |
| Topic 10: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. データ エンジニアリング チームは Databricks プロジェクトで共同作業を行っていますが、各チーム メンバーは変更をメイン ブランチにマージする前に、コードを個別に開発してテストする必要があります。
すべての作業がバージョン管理され、CI/CD パイプラインに統合できることを保証しながら、偶発的な上書きやブランチ切り替えの問題を回避したいと考えています。
データエンジニアはどのようにコラボレーションを実現すべきでしょうか?
A) チーム メンバーは、ワークスペースの共有フォルダー内でノートブックを直接編集し、バージョン管理のために定期的に変更を Git フォルダーにコピーします。
B) 各チーム メンバーは、同じリモート Git リポジトリにマップされた独自の Databricks Git フォルダーを作成し、個人用フォルダー内の独自の開発ブランチで作業します。
C) チーム メンバーは、Databricks CLI を使用して Git リポジトリのクローンを作成し、クラスターの Web ターミナルから Git 操作を実行します。
D) すべてのチーム メンバーは同じ Databricks Git フォルダーで作業し、その共有フォルダー内で直接 Git 操作 (プル、プッシュ、コミット、ブランチ切り替え) を実行します。
2. データ エンジニアは、Jobs API を使用して Databricks でのジョブの監視と回復を自動化したいと考えています。
すべてのジョブをリストし、失敗したジョブを特定して再実行する必要があります。データエンジニアはどのような順序でAPIアクションを実行すべきでしょうか？
A) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/create エンドポイントを使用して新しいジョブを作成し、jobs/run-now を使用して新しいジョブを実行します。
B) jobs/get エンドポイントを使用してジョブの詳細を取得し、jobs/update を使用して失敗したジョブを再実行します。
C) jobs/list エンドポイントを使用してジョブを一覧表示し、jobs/runs/list を使用してジョブの実行ステータスを確認し、jobs/run-now を使用して失敗したジョブを再実行します。
D) jobs/cancel エンドポイントを使用して失敗したジョブを削除し、jobs/create を使用してジョブを再作成して、新しいジョブを実行します。
3. Apache Kafka プロデューサーからのすべてのレコードは、次のスキーマを持つ単一の Delta Lake テーブルに取り込まれます。
キーはバイナリ、値はバイナリ、トピックは文字列、パーティションはLONG、オフセットはLONG、タイムスタンプはLONGです。5つの固有のトピックが取り込まれています。個人識別情報（PII）が含まれるのは「登録」トピックのみです。企業はPIIへのアクセスを制限したいと考えています。また、このテーブルにPIIを含むレコードは、最初の取り込み後14日間のみ保持することを希望しています。
ただし、個人情報以外の情報については、これらの記録を無期限に保持したいと考えています。
次のソリューションのうちどれが要件を満たしていますか?
A) すべてのデータは 2 週間ごとに削除する必要があります。Delta Lake のタイム トラベル機能を活用して、PII 以外の情報の履歴を維持する必要があります。
B) データは登録フィールドごとに分割され、PII ディレクトリに対して ACL と削除ステートメントを設定できるようになります。
C) 値フィールドはバイナリ データとして保存されるため、この情報は PII とは見なされず、特別な予防措置を講じる必要はありません。
D) パーティション フィールドに基づいて個別のオブジェクト ストレージ コンテナーを指定し、ストレージ レベルでの分離を可能にする必要があります。
E) データはトピック フィールドごとにパーティション分割され、ACL と削除ステートメントがパーティション境界を活用できるようになります。
4. データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。
どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?
A) 
B) 
C) 
D) 
5. プラットフォーム エンジニアは、開発チームが使用するカタログとスキーマを作成しています。
エンジニアは初期カタログcatalog_Aと初期スキーマschema_Aを作成しました。また、エンジニアは開発チームにUSE CATALOG、USE SCHEMA、およびCREATE TABLE権限を付与し、スキーマへの新しいテーブルの登録を開始できるようにしました。
エンジニアは、カタログとスキーマの所有者であるにもかかわらず、Schema_A の基礎となるテーブルにアクセスできないことに気付きました。
エンジニアが基礎となるテーブルにアクセスできない理由は何ですか?
A) テーブル作成者によって明示的に付与された権限は、プラットフォーム エンジニアがスキーマ内の基礎となるテーブルにアクセスできる唯一の方法です。
B) スキーマの所有者は、スキーマ内のテーブルに対する権限を自動的には持ちませんが、いつでも自分自身に権限を付与できます。
C) USE CATALOG が付与されたユーザーは、ダウンストリーム テーブルに対する所有者の権限を変更できます。
D) 所有者のテーブル権限が自動的に更新されなかったため、プラットフォーム エンジニアは REFRESH ステートメントを実行する必要があります。
Solutions:
| Question # 1 Answer: B | Question # 2 Answer: C | Question # 3 Answer: E | Question # 4 Answer: D | Question # 5 Answer: B |
