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Continuous updating

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High success rate

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Excellent after sale service

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

1. ビューは次のコードで登録されます。

ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?

A) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
B) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
C) ビューが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルを結合した結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、ビューがクエリされたときに返されます。
D) ビューが定義されると結果が計算され、キャッシュされます。これらのキャッシュされた結果は、新しいレコードがソース テーブルに挿入されるたびに増分更新されます。

2. データエンジニアは、組織のデータ保持ポリシーを永続的に遵守するために、Databricks の Delta テーブルで削除されたファイルを(デフォルトの 7 日間ではなく)15 日間継続的に保持するようにする必要があります。削除されたファイルのこの保持期間を正しく設定するコード スニペットはどれですか。

A) spark.conf.set("spark.databricks.delta.deletedFileRetentionDuration", "15 days")
B) from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/mnt/data/my_table")
deltaTable.deletedFileRetentionDuration = "interval 15 days"
C) spark.sql("ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES
('delta.deletedFileRetentionDuration' = 'interval 15 days')")
D) spark.sql("VACUUM my_table RETAIN 15 HOURS")

3. データエンジニアはDelta LaleテーブルにLiquid Clusteringを実装しており、それがデータ管理操作にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。テーブルは新しいデータで頻繁に更新されます。
このテーブルは外部テーブルであり、Unity Catalog では管理されていません。Delta Lake の Liquid Clustering は、最初のテーブル作成後に挿入された新しいデータをどのように処理しますか？

A) 新しいデータはクラスタリング パターンと一致しない場合には拒否されます。
B) 新しいデータは、次の OPTIMIZE 操作までクラスター化されません。
C) 新しいデータはステージング領域に書き込まれ、スケジュールされたメンテナンス中にクラスター化されます。
D) 書き込み操作中に新しいデータが自動的にクラスター化されます。

4. データチームの構造化ストリーミングジョブは、下流のマーケティングダッシュボードを更新するために、アイテムの売上に関する集計を実行するように設定されています。マーケティングチームは、各アイテムでこのプロモーションコードが使用された回数を追跡するための新しいフィールドを導入しました。あるジュニアデータエンジニアは、既存のクエリを次のように更新することを提案しました。提案された変更は太字で示されています。
元のクエリ:

提案されたクエリ:

提案されたクエリを本番環境に導入するには、どの手順も完了する必要がありますか?

A) REFRESH TABLE delta, /item_agg' を実行します。
B) 新しいチェックポイントの場所を指定します
C) 追加の集計を考慮してシャッフルパーティションを増やす
D) "/item_agg"ディレクトリ内のデータをHiveメタストアに登録します。
E) ストリーミング書き込みから .option (mergeSchema', true') を削除します。

5. Delta Lakeテーブルの下流のコンシューマーから、データ品質の問題がアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えているとの苦情が寄せられています。具体的には、activity_detailsテーブル内の無効な緯度と経度の値が、他の地理位置情報処理の利用に支障をきたしているとの苦情です。
ジュニア エンジニアが Delta Lake テーブルに CHECK 制約を追加する次のコードを作成しました。

上級エンジニアは上記のロジックが正しく、緯度と経度の有効な範囲が提供されていることを確認しましたが、コードを実行すると失敗します。
この失敗の原因を説明している記述はどれですか?

A) アクティビティ詳細テーブルには、制約に違反するレコードが既に含まれています。既存のテーブルにデータを追加するには、既存のすべてのデータが CHECK 制約に合格する必要があります。
B) アクティビティ詳細テーブルには既にレコードが含まれています。CHECK 制約は、テーブルに値を挿入する前にのみ追加できます。
C) アクティビティ詳細テーブルは既に存在します。CHECK 制約は、テーブルの初期作成時にのみ追加できます。
D) 別のチームがこのテーブルを使用して頻繁に実行されるアプリケーションをサポートしているため、2 フェーズ ロックによって操作のコミットが妨げられています。
E) 現在のテーブル スキーマには有効な座標フィールドが含まれていません。テーブルを変更して制約を追加する前に、スキーマの進化を有効にする必要があります。

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