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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. Lakehouse内のDelta Lakeテーブル「customer_parsams」は、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
データエンジニアチームは、各更新が成功した直後に、テーブルの新しいバージョンと以前のバージョンとの差異を確認したいと考えています。現在の実装では、どの方法を使用できますか？

A) Spark イベント ログを解析して、更新、挿入、または削除された行を識別します。
B) DESCRIBE HISTORY customer_churn_params を実行して、追加または変更されたすべてのレコードのログを含む、更新の完全な操作メトリックを取得します。
C) Delta Lake の組み込みバージョン管理およびタイムトラベル機能を使用して、新しいバージョンと以前のバージョンの違いを計算するクエリを実行します。
D) Delta Lake トランザクション ログを解析して、新しく書き込まれたすべてのデータ ファイルを識別します。

2. データ エンジニアのチームは、多くの同じデータ品質チェックに対する繰り返しの期待値を含むテーブルを DLT パイプラインに追加しています。
チームのメンバーの 1 人が、このパイプラインに定義されているすべてのテーブルでこれらのデータ品質ルールを再利用することを提案しました。
どのようなアプローチでこれを実現できるでしょうか?

A) パイプライン構成ファイルにアクセスできる外部ジョブを使用して、このパイプラインのテーブルにデータ品質制約を追加します。
B) ファイルの各 DLT ノートブックごとに個別の Databricks ノートブックでデータ品質ルールを管理します。
C) パイプライン パラメーターとしてスキーマ名を指定して、このパイプラインのターゲット スキーマの外部にある Delta テーブルでデータ品質ルールを維持します。
D) グローバル Python 変数を使用して、同じパイプラインに含まれる DLT ノートブック全体で期待値を可視化します。

3. データサイエンスチームはMLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。以下のコードは、本番環境モデルを正しくインポートして適用し、予測結果を「customer_id LONG, predictions DOUBLE, date DATE」というスキーマを持つpredsという名前の新しいデータフレームとして出力します。

データサイエンスチームは、予測結果をDelta Lakeテーブルに保存し、すべての予測を時系列で比較できるようにしたいと考えています。チャーン予測は1日に最大1回まで行われます。
潜在的な計算コストを最小限に抑えながらこのタスクを実行するコード ブロックはどれですか。

A)

B) preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")
C)

D) preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
E)

4. Lakeflow 宣言型パイプラインの運用面は、Spark Structured Streaming とどう違うのでしょうか?

A) 構造化ストリーミングは継続的なデータ ストリームを処理できますが、Lakeflow 宣言型パイプラインは処理できません。
B) Lakeflow 宣言型パイプラインは Delta Lake 形式に書き込むことができますが、構造化ストリーミングは書き込むことができません。
C) Lakeflow 宣言型パイプラインはマルチステージ パイプラインのオーケストレーションを自動的に管理しますが、構造化ストリーミングでは複雑な依存関係のために外部オーケストレーションが必要です。
D) Lakeflow 宣言型パイプラインはスキーマの進化を自動的に処理しますが、構造化ストリーミングでは常に手動のスキーマ管理が必要です。

5. 次のロジックを使用して、activity_details という名前の Delta テーブルに CHECK 制約が正常に追加されました。

バッチジョブは、緯度 = のレコードを含む新しいレコードをテーブルに挿入しようとしています。
45.50、経度 = 212.67。
このバッチ挿入の結果を説明するステートメントはどれですか?

A) 制約違反のため書き込みは完全に失敗し、ターゲット テーブルにレコードは挿入されません。
B) 書き込みでは、テーブル制約に違反するレコードを除くすべてのレコードが挿入されます。違反するレコードは警告ログに報告されます。
C) 書き込みでは、テーブル制約に違反するレコードを除くすべてのレコードが挿入されます。違反するレコードは隔離テーブルに記録されます。
D) 違反レコードに達すると書き込みは失敗します。以前に処理されたレコードはターゲット テーブルに記録されます。
E) 書き込みにはターゲット テーブル内のすべてのレコードが含まれます。違反は valid_coordinates というブール列に示されます。

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