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

1. Databricks はカスタム Python コード パッケージのインストールにどのディストリビューションをサポートしていますか?

A) sbt
B) CRAM
C) jars
D) nom
E) CRAN
F) Wheels

2. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

3. 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) 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。
B) 個別のデータ同期サービスを展開する必要があります。
C) 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。
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。

4. クエリの実行にかかった合計実時間を確認するにはどの方法を使用できますか?

A) そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、集計されたタスク時間メトリックを使用します。
B) そのクエリに関連付けられたクエリ プロファイラーを開き、合計実時間メトリックを使用します。
C) Spark UI で、そのクエリに関連付けられているすべてのジョブのすべてのステージで実行されたすべてのタスク期間の合計を取得します。
D) Spark UI で、そのクエリに関連付けられている最も長く実行されているジョブのジョブ期間を取得します。

5. 新人データエンジニアが、KafkaソースをDelta Lakeに書き込むアプリケーションで重要なフィールドが省略されていることに気づきました。この重要なフィールドはKafkaソース内に存在していたにもかかわらず、この問題が発生しました。
このフィールドは、依存する長期ストレージに書き込まれたデータからも欠落していました。Kafkaサービスの保持期間のしきい値は7日間です。パイプラインは3か月間本番環境で稼働しています。
将来的にこのようなデータ損失を回避するために Delta Lake がどのように役立つかを説明していますか?

A) Delta Lake からデータが完全に削除されることはありません。そのため、どのような状況でもデータの損失は発生しません。
B) Kafka からブロンズ Delta テーブルにすべての生データとメタデータを取り込むと、データ状態の永続的で再生可能な履歴が作成されます。
C) Delta ログと構造化ストリーミング チェックポイントには、Kafka プロデューサーの完全な履歴が記録されます。
D) Delta Lake は、ソース データに存在するすべてのフィールドが取り込みレイヤーに含まれているかどうかを自動的に確認します。
E) Delta Lake スキーマの進化により、データが元のソース内にある限り、新しく追加されたフィールドの正しい値を遡及的に計算できます。

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