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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit |
| Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Write efficient and maintainable code - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. 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) 「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。
B) 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。
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) 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。
2. データエンジニアは、databricks.yml で複数のターゲットを指定して Databricks アセットバンドルを設定し、本番環境ワークスペースにデプロイしました。デプロイを検証するには、prod ターゲットのコンテキスト内で my_project_job というジョブを呼び出す必要があります。
ジョブが既にデプロイされていると仮定すると、ターゲット固有の設定が尊重されていることを確認しながら、ジョブの実行をトリガーする必要があります。どのコマンドでジョブの実行をトリガーしますか？
A) databricks bundle run my_project_job -t prod
B) databricks job run my_project_job --env prod
C) databricks execute my_project_job -e prod
D) databricks run my_project_job -t prod
3. データエンジニアは、manufacturing-teamというグループにアクセス権限を付与する必要があります。このチームには、qualityスキーマにテーブルを作成する権限が必要です。manufacturing-teamというグループに、manufacturingという親カタログを持つproductionというスキーマにテーブルを作成する権限を最小限の権限で付与するには、どのSQLコマンドセットが適切でしょうか？
A) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する CREATE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
B) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する USE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
C) SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE TABLE 権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CREATE SCHEMA 権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG manufacturing に対する USE CATALOG 権限を Manufacturing-team に付与します。
D) SCHEMA manufacturing.quality に対する TABLE の使用権限を Manufacturing-team に付与します。SCHEMA manufacturing.quality に対する CHEMA の使用権限を Manufacturing-team に付与します。CATALOG に対する CATALOG の使用権限を Manufacturing-team に付与します。
4. 上流システムは、特定のデータバッチの日付をパラメータとしてDatabricks Jobs APIに渡すように構成されています。スケジュール対象のノートブックは、このパラメータを使用して、以下のコードでデータを読み込みます。
df = spark.read.format("parquet").load(f"/mnt/source/(date)")
上記のコード ブロックで使用されている日付 Python 変数を作成するには、どのコード ブロックを使用する必要がありますか?
A) import sys
date = sys.argv[1]
B) dbutils.widgets.text("date", "null")
date = dbutils.widgets.get("date")
C) date = dbutils.notebooks.getParam("date")
D) input_dict = input()
date= input_dict["date"]
E) date = spark.conf.get("date")
5. あるデータエンジニアが、組織内の安全なデータ共有戦略を設計しています。同社は、機密性の高い顧客分析データを2つの異なるパートナーと共有する必要があります。パートナーAはUnity Catalogを有効にしたDatabricksを使用していますが、パートナーBはDatabricksを使用せずにAWS上のApache Sparkを使用しています。これらのシナリオにおいて、安全なデータ共有をどのように実装すればよいでしょうか？
A) パートナーAには、ユニットカタログ統合とトークン不要の交換システムを備えたDatabricks間共有(D2D)を実装します。パートナーBには、ベアラートークンまたはOIDCフェデレーションによる認証を備えたオープン共有プロトコル(D2O)を使用し、両方のアプローチで堅牢なセキュリティとガバナンスを維持します。
B) Databricks 間共有 (D2D) は同じクラウドプロバイダー内でのみ使用できます。そのため、クロスクラウドシナリオではオープン共有 (D2O) を使用する必要があります。ユニットカタログガバナンスは、外部プラットフォームと共有する場合は利用できません。
C) オープン共有プロトコル(D2O)はD2D共有よりもセキュリティが高いため、両方のパートナーで使用してください。ベアラートークン方式は、Unity Catalogのネイティブ認証よりも常に安全です。
D) セキュリティ要件が同一であるため、両方のパートナーは同じデルタ共有アプローチを使用する必要があります。最大限の互換性を確保するため、両方のパートナーに対してベアラートークンを作成し、オープン共有プロトコル (D2O) を使用する必要があります。
Solutions:
| Question # 1 Answer: A | Question # 2 Answer: A | Question # 3 Answer: B | Question # 4 Answer: B | Question # 5 Answer: A |
