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

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對廣大客戶來說，Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 考古題具備著良好的口碑

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 考試大綱主題:

最新的 Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN 免費考試真題：

問題 #1
ジョブ実行履歴の保持に関して正しい記述はどれですか?

A. ジョブ実行ログをエクスポートまたは削除するまで保持されます
B. 60日間保持され、その間にノートブックの実行結果をHTMLにエクスポートできます。
C. 90日間、またはカスタム実行構成を通じて実行IDが再利用されるまで保持されます。
D. 60日間保存され、その後ログはアーカイブされます
E. 30日間保持され、その間にジョブ実行ログをDBFSまたはS3に配信できます。

問題 #2
データ アーキテクトは、Lakehouse 内のすべてのテーブルを外部 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. データベースを作成するときは必ずlocationキーワードを使用してください。
B. 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。
C. すべてのテーブル ストレージに外部データ ウェアハウスを構成する場合、すべての ELT に Databricks を活用します。
D. テーブルを作成するときは必ず location キーワードを使用してください。
E. 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。

問題 #3
データエンジニアは、クラウドストレージからDelta LakeテーブルにJSONファイルを取り込むストリーミングデータパイプラインを構築しています。このパイプラインでは、ファイルを段階的に処理し、スキーマの進化を自動的に処理し、1回限りの処理を保証し、手動によるインフラストラクチャ管理を最小限に抑える必要があります。
データ エンジニアはこれらの要件をどのように満たすべきでしょうか?

A. Lakeflow Spart 宣言型パイプラインを Auto Loader で使用し、スキーマ推論を有効にする
"cloudFiles.schemaEvolutionMode" = "addNewColumns"
B. 毎日のジョブでバッチ モードで Auto Loader を使用して Delta テーブルを上書きします。
C. 静的 DataFrame 読み取りで Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを使用し、spark.conf.set ("spark.databricks.delta.schema.autoMerge.enabled", "true") を使用してスキーマをマージします。
D. 従来の Spark Structured Streaming を Auto Loader とともに使用し、チェックポイントの場所を手動で設定し、"mergeSchema" = "true" でスキーマ推論を有効にします。

問題 #4
データエンジニアが、user_idでグループ化された膨大なユーザーアクティビティログに対してgroupBy集計を実行しています。少数のユーザーが数百万件のレコードを保有しているため、タスクの偏りが生じ、実行時間が長くなっています。この集計における偏りを修正するには、どのような手法が考えられますか？

A. シャッフルを回避するには、groupBy の代わりに reduceByKey を使用します。
B. Spark ドライバーのメモリを増やして再試行してください。
C. 集約前に偏ったキーにランダムなプレフィックスを追加してソルトを使用し、プレフィックスを削除した後に再度集約します。
D. 集計前に偏ったユーザーを除外します。

問題 #5
データ エンジニアリング チームは、自動化された ETL プロセスの一環としてテーブルのタグ付けシステムを実装し、Unity Catalog 内のテーブルにプログラムでタグを適用する必要があります。
プログラムによってテーブルにタグを追加する SQL コマンドはどれですか?

A. APPLY TAGS ON table_name VALUES ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
B. SET TAGS FOR table_name AS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
C. ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
D. COMMENT ON TABLE table_name TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

問題與答案：