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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 모니터링 및 문제 해결 | 16% | - 문제 해결 - 성능 최적화 - 모니터링 |
| 데이터 모델링 및 스토리지 | 20% | - 파일 포맷 - 데이터 모델링 - 스토리지 최적화 |
| 데이터 처리 | 28% | - Spark SQL - Structured Streaming - ETL 파이프라인 - 데이터 변환 |
| 데이터 품질 및 거버넌스 | 12% | - 데이터 리니지 - 거버넌스 - 데이터 품질 |
| Databricks Lakehouse 플랫폼 | 24% | - Delta Lake - Unity Catalog - Lakehouse 아키텍처 - 데이터 관리 |
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データエンジニアは、本番環境データセットの一部をサンドボックス環境にコピーするためのPySparkコードをレビューしており、PII(個人識別情報)データがコピーされていないことを確認する必要があります。売上テーブルを確認した後、データエンジニアはユーザーのメールアドレスのみがPIIデータとして含まれており、ユーザーを識別する列もメールアドレスのみであることに気付きました。
pyspark.sqlから関数をFとしてインポートする
必要な結果を達成するには、どの匿名コードを使用する必要がありますか?
- A. df.withColumn ("user_email", F.regexp_replace ("user_eamail", "@*", "@anonymized.com"))
- B. df.withColumn ("hashed_email", sha2 ("user_email"))
- C. df.withColumn ("user_email", F.sha2 ("user_email"))
- D. df.withColumn ("user_emai", F.expr("uuid()"))
정답: C 🗳️
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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. 各ソース テーブルのバージョンはテーブル トランザクション ログに保存され、クエリ結果はクエリごとに DBFS に保存されます。
- C. 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。
- D. テーブルが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルの結合結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、テーブルがクエリされたときに返されます。
정답: A 🗳️
データエンジニアリングチームは、DatabricksアセットバンドルとGitプロバイダーのCI/CD機能を用いて統合テストを自動化するGitプロジェクトを構築しています。パイプラインへの変更を含むプルが送信されたら、データパイプラインをテストするためのジョブを実行する必要があります。このタスクにおいて、GitプロバイダーのCI/CD自動化から実行すべき正しいDatabricksバンドルコマンドシーケンスは何ですか？
- A. 検証、デプロイ、実行
- B. 初期化、検証、デプロイ、実行
- C. 初期化、デプロイ、実行、検証
- D. デプロイ、実行、検証
정답: A 🗳️
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データエンジニアは、Databricks 間のシナリオにおいて読み取りパフォーマンスを最適化するために、Delta Sharing を設定しようとしています。受信者は、共有された売上データに対してタイムトラベルクエリとストリーミング読み取りを実行する必要があります。これらの機能を有効にしながら最適なパフォーマンスを実現するには、どの構成が最適でしょうか？
- A. 履歴付きでテーブルを共有し、テーブルでパーティションが有効になっていないことを確認し、共有する前に CDF を有効にします。
- B. 履歴なしでテーブルを共有し、パーティション分割を有効にしてクエリのパフォーマンスを向上させます。
- C. パフォーマンスを向上させるには、Databricks 間の共有ではなくオープン共有プロトコルを使用します。
- D. 履歴なしでスキーマ全体を共有し、パフォーマンスのために受信者側のキャッシュに依存します。
정답: A 🗳️
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データエンジニアチームは、Databricksでサポートされているネイティブコネクタを持たない外部データベースへの接続を構成する任務を負っています。外部データベースには、グループメンバーシップによるデータセキュリティが既に構成されています。これらのグループは、社内の様々なチームを表すDatabricksで既に作成されているユーザーグループに直接マッピングされています。外部データベースの各グループに対して、新しいログイン資格情報が作成されています。これらの資格情報をDatabricksユーザーが利用できるようにするには、Databricksユーティリティシークレットモジュールを使用します。外部データベースのすべての資格情報が正しく構成され、Databricksでグループメンバーシップが適切に構成されていると仮定した場合、これらの資格情報を使用するためにチームに必要な最小限のアクセス権を付与する方法を説明している記述はどれですか？
- A. 特定のチームによって使用される資格情報のみを含むシークレット スコープに「読み取り」権限を設定する必要があります。
- B. 特定のチームによって使用される資格情報のみを含むシークレット スコープに「管理」権限を設定する必要があります。
- C. シークレットが追加されたワークスペースですべてのユーザーが管理者として設定されている限り、追加の構成は必要ありません。
- D. 特定のチームによって使用される資格情報にマップされた秘密キーに「読み取り」権限を設定する必要があります。
정답: A 🗳️
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