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Keine Angst vor Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen

1. セキュリティチームは、顧客の個人情報(PII)データを含む顧客テーブルのデータ保護を強化したいと考えています。現地のポリシーに準拠するため、営業チームのメンバーは自分の地域の顧客のみを閲覧できるようにし、管理者以外のユーザーのメールアドレスはマスクする必要があります。Unity Catalogの行フィルターと列マスクを使用する場合、どのような実装方法を採用すべきでしょうか？

A) 列マスクは同じテーブル上の行フィルターと組み合わせることができないため、ユーザー領域のみに基づいて SQL UDF を使用して行フィルターを実装し、DROP TABLE および CREATE TABLE SET ROW FILTER コマンドを使用してテーブルを再作成して適用します。
B) ユーザー領域に基づいて行フィルタリングを行い、グループ メンバーシップに基づいて列マスクを行う SQL UDF を作成し、ALTER TABLE SET ROW FILTER コマンドと ALTER COLUMN SET MASK コマンドを使用して適用します。
C) ALTER COLUMN SET MASK コマンドを使用して、リージョン フィルタリング用の動的な WHERE 句を含むビューを作成し、電子メール マスキング用の文字列置換関数を使用します。
D) テーブル ACL を使用して、GRANT SELECT ON table_name WITH TAG コマンドでタグを使用してアクセスを制限し、ユーザーのリージョンに基づいて機密データに対してアプリケーション レベルのフィルタリングに依存します。

2. アナリティクスチームは、データエンジニアリングチームが作成した顧客トランザクションのDeltaテーブル(約200億レコード)に対して、Databricks SQLで短期的な実験を実行したいと考えています。データエンジニアリングチームは、ダウンタイムを最小限に抑え、進行中のETLプロセスに影響を与えないようにするために、どのような戦略を採用すべきでしょうか？

A) 分析チーム用にテーブルを浅く複製します。
B) 分析チーム用にテーブルをディープクローンします。
C) 分析チームに本番環境テーブルへの直接アクセス権を付与します。
D) CTAS ステートメントを使用して分析チーム用の新しいテーブルを作成します。

3. 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, ["userid"], how="inner")
B) streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="left")
C) userLookup.join(streamingDF, ["user_id"], how="right")
D) streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="outer")
E) userLookup.join(streamingDF, ["userid"], how="inner")

4. あるジョブは、地域の売上データを処理するために、4つの独立したタスク(X、Y、Z、W)を並列に実行しています。データエンジニアリングチームは最近、クラスタポリシーを更新し、コストがかかりすぎるインスタンスタイプを禁止しました。特定のインスタンスタイプの使用を制限する新しいクラスタポリシーが適用されたため、タスクYは失敗しました。
データエンジニアは、他のタスクを中断することなく、迅速に障害を解決する必要があります。データエンジニアはタスクの障害をどのように解決すべきでしょうか？

A) タスク Y の新しいクラスターを手動で作成し、ジョブ構成を更新して、完全な再実行をトリガーします。
B) 失敗した実行を削除し、クラスター ポリシーを無効にして、すべてのタスクを再実行します。
C) 制限されたインスタンス タイプを許可するようにグローバル クラスター ポリシーを編集し、ジョブ全体を再実行します。
D) 「修復実行」を使用し、タスク Y のクラスター構成をオーバーライドして許可されたインスタンス タイプを使用するようにし、Databricks でタスク Y のみを再実行できるようにします。

5. アップストリームソースは、Parquetデータを1時間ごとのバッチとして、現在の日付を名前とするディレクトリに書き込みます。夜間のバッチジョブは、次のコードを実行して、日付変数で示される前日のすべてのデータを取り込みます。

フィールド customer_id と order_id は、各注文を一意に識別するための複合キーとして機能すると想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間間隔を置いて重複したエントリを生成することが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、操作は失敗します。
B) 注文テーブルへの各書き込みでは、新規レコードと既存レコードの結合に対して重複排除が実行され、重複レコードが存在しないことが保証されます。
C) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれますが、新しく書き込まれたレコードにはターゲット テーブルに既に存在する重複レコードが含まれている場合があります。
D) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、これらのレコードは上書きされます。
E) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれ、ターゲット テーブルに重複のないレコードのみが書き込まれます。

Fragen und Antworten: