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Discount provided for you

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

1. データ エンジニアは、既存の本番環境の Databricks ジョブをアセット バンドル管理下に置き、次のことを確認したいと考えています。
- ジョブの現在の設定はYAMLとしてキャプチャされ、
参照されるファイルはバンドル プロジェクトに含まれます。
- バンドルのYAMLの今後の変更により、既存のジョブが更新されます。
配置(新しいジョブを作成しない)
データ エンジニアは、アセット バンドル管理下で本番ジョブを正常に移行するにはどうすればよいですか?

A) バンドルプロジェクト内のジョブのYAML構成を手動で作成し、すべての設定が既存のジョブと一致するようにします。その後、Databricksのバンドルデプロイを実行してバンドルをデプロイすると、ワークスペース内の既存のジョブが更新されます。
B) ジョブ定義をJSON形式でエクスポートし、YAMLに変換してバンドルに配置します。その後、Databricksのbundle deployを実行して既存のジョブを更新します。
C) databricks bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。次に、Databricks bundle deployment を実行し、bind を実行してバンドルのジョブリソースをDatabricks内の既存のジョブにリンクします。
D) Databricks の bundle generate job --existing-job-id を実行してYAMLを生成し、参照ファイルをダウンロードします。その後、Databricks の bundle deploy を実行してバンドルをデプロイします。これにより、既存のジョブは常に自動的に更新されます。

2. データ エンジニアは、ひどく偏った国別の履歴パーティションを持つ Delta テーブルを継承します。
クエリは多くの場合、高カーディナリティの customer_id でフィルタリングされ、時間の経過とともにディメンション間で変化します。エンジニアは、混乱を招く完全な書き換えを回避し、偏ったパーティションの影響を軽減し、アクセスパターンの変化に応じて優れたクエリパフォーマンスを維持する戦略を求めています。データエンジニアが実行すべき2つのアクションはどれですか？(2つ選択してください。)

A) メンテナンスのオーバーヘッドを回避するためにデータ スキップ統計を無効にし、代わりに適応型クエリ実行に依存します。
B) 静的パーティショニングからリキッド クラスタリングに切り替えて、customer_id などの一般的なフィルターを反映する初期クラスタリング キーを選択します。
C) OPTIMIZE table_name を定期的に実行します。
D) 最適化された書き込みのみに依存します。Databricks は時間の経過とともにパーティション分割をクラスタリングに自動的に置き換えます。
E) 既存のパーティションを保持し、ビンパッキング OPTIMIZE のみに依存します。多次元フィルターでは ZORDER とクラスタリングは不要です。

3. データエンジニアは、チームメイトが作成した新しいSparkアプリケーションを本番環境に移行する必要があります。このアプリケーションには、ライブラリを含む多数の外部依存関係があり、カスタム環境変数とSpark構成パラメータを設定する必要があります。データエンジニアがこのタスクを達成するのに役立つ2つの方法はどれですか？(2つ選択してください。)

A) コンピューティングポリシーにライブラリを追加する
B) DBFS 上に init スクリプトを作成します。
C) コンピューティング ポリシーを使用して、システム プロパティ、環境変数、および Spark 構成パラメータを設定します。
D) DBFSにライブラリをインストールする
E) 初期化スクリプトでシークレットを使用して設定データを保存します

4. PySpark アプリケーションにユニット テストを組み込むには、ジョブの設計に事前に注意を払うか、既存のコードを大幅にリファクタリングする必要がある可能性があります。
この追加の労力を相殺する主な利点を説明している記述はどれですか?

A) すべてのステップが分離され、個別にテストされるため、トラブルシューティングが容易になります。
B) アプリケーションの完全なユースケースを検証します
C) すべてのステップが正しく相互作用して、望ましい最終結果が得られることを保証する
D) デプロイメントと実行時間が短縮されます
E) データの品質が向上します

5. 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) 集計前に偏ったユーザーを除外します。
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) 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。
D) 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。

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