Stimulate the real exam
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Free trials
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Save time
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics |
| Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices - Troubleshoot and debug pipelines |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. ある企業は、複数のデータソースにLakehouse Federationを実装したいと考えていますが、データの一貫性と、すべてのチームが同じ権限のあるデータバージョンにアクセスできるようにすることを懸念しています。Lakehouse Federationがデータの一貫性を維持するために適切な記述はどれですか？
A) 個別のデータ同期サービスを展開する必要があります。
B) フェデレーションは、ソース システムの現在の状態を反映する読み取り専用アクセスを提供します。
C) フェデレーションは、すべてのソースからの変更データ キャプチャ (CDC) を実装します。
D) フェデレーションは手動で更新する必要があるローカル コピーを作成します。
2. マルチタスク ジョブでタスクとして実行するように構成されたノートブックを確認するには、どの REST API 呼び出しを使用できますか?
A) /jobs/runs/get-output
B) /jobs/list
C) /jobs/runs/list
D) /jobs/get
E) /jobs/runs/get
3. ユーザーのコンテンツに関するメタデータを表す Delta Lake テーブルのスキーマは次のとおりです。
user_id LONG、post_text STRING、post_id STRING、longitude FLOAT、latitude FLOAT、post_time TIMESTAMP、date DATE 上記のスキーマに基づいて、Delta テーブルをパーティション分割するのに適した列はどれですか。
A) 緯度
B) ユーザーID
C) 投稿ID
D) 日付
E) 投稿時間
4. Databricks Utilities Secrets モジュールには、機密の資格情報を保存し、誤ってプレーン テキストで表示されることを防ぐツールが用意されていますが、ユーザーは、ここに保存される資格情報と、これらのシークレットの使用にアクセスできるユーザーについて注意する必要があります。
Databricks Secrets の制限について説明している記述はどれですか?
A) SHA256 ハッシュは保存された秘密を難読化するために使用されるため、このハッシュを逆にすると、値がプレーンテキストで表示されます。
B) 保存された秘密を反復処理し、各文字を印刷すると、秘密の内容がプレーンテキストで表示されます。
C) 個人アクセス トークンに適切な資格情報がある場合、Databricks REST API を使用して、シークレットをプレーン テキストで一覧表示できます。
D) シークレットは Hive メタストア内の管理者専用テーブルに保存されます。データベース管理者は、デフォルトでこのテーブルをクエリする権限を持ちます。
E) アカウント管理者は、Databricks アカウント コンソールにログオンすることで、すべてのシークレットをプレーンテキストで表示できます。
5. データ エンジニアは、静的な userlookup テーブルの値をストリーミング DataFrame streamingDF と組み合わせる結合操作を実行しています。
無効なストリーム静的結合を実行しようとするコード ブロックはどれですか。
A) streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="outer")
B) userLookup.join(streamingDF, ["user_id"], how="right")
C) streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="left")
D) streamingDF.join(userLookup, ["userid"], how="inner")
E) userLookup.join(streamingDF, ["userid"], how="inner")
Solutions:
| Question # 1 Answer: B | Question # 2 Answer: D | Question # 3 Answer: D | Question # 4 Answer: C | Question # 5 Answer: A |
