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

1. 施設監視チームは、Delta テーブル device_readings からほぼリアルタイムの PowerBI ダッシュボードを構築しています。
列:
device_id (文字列、一意のセンサーID)
event_ts (TIMESTAMP、取り込みタイムスタンプ UTC)
temperature_c (DOUBLE、温度(℃))
要件：
各センサーについて、重複しない5分ごとに1行生成する
間隔、2 分ずつオフセットされます (例: 00:02-00:07、00:07-00:12、...)。
各行には、間隔の開始、間隔の終了、平均を含める必要があります。
そのスライスの温度。
下流のBIツール(Power BIなど)は、間隔タイムスタンプを使用する必要があります。
時系列バーをプロットします。

A) デバイスIDを選択します。
window.start AS bucket_start、
window.end AS bucket_end、
AVG(温度_c) AS avg_temp_5m
device_readingsから
GROUP BY device_id、window(event_ts、'5 minutes'、'5 minutes'、'2 minutes') ORDER BY device_id、bucket_start;
B) バケットを AS として (
デバイスIDを選択します。
window(event_ts, '5分', '2分', '5分') AS勝利、
温度_c
device_readingsから
)
デバイスIDを選択します。
win.start AS bucket_start、
win.end AS bucket_end、
AVG(温度_c) AS avg_temp_5m
バケットから
GROUP BY device_id、win
デバイスID、バケット開始で順序付けします。
C) デバイスIDを選択します。
date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) + 間隔 2 分 AS bucket_start、date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) + 間隔 7 分 AS bucket_end、AVG(temperature_c) AS avg_temp_5m FROM device_readings GROUP BY device_id、date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) ORDER BY device_id、bucket_start;
D) デバイスIDを選択します。
イベントts、
AVG(温度_c) OVER (
デバイスIDによるパーティション
イベントtsで順序付け
5分前の行と現在の行の間の範囲
) AS 平均温度5分
device_readingsから
WINDOW w AS (window(event_ts, '5 分', '2 分'));

2. データエンジニアがDatabricksで大規模なパーティション化された小売データセットを分析しています。各行は営業担当者による売上を表しています。データセットには、以下のスキーマを持つ数百万件のレコードが含まれています。
sales_df: [salesperson_id: string, region: string, sale_amount: double, sale_date: date] データ エンジニアは、各地域内の営業担当者を累計売上高に基づいてランク付けし、最高の売上高を 1 とする DataFrame を生成する必要があります。複数の営業担当者の合計売上高が同じ場合は、同じランクを共有する必要があります。
データ エンジニアは、PySpark ウィンドウ関数と dense_rank () 関数を使用してこのロジックを実装したいと考えています。
このランキングを実行するコード スニペットはどれですか?

A)

B)

C)

D)

3. シニアデータエンジニアが大規模なデータワークフローを計画しています。現在の課題は、大規模データセットの効果的な管理に不可欠な、スケーラブルなデータモデル構築の基盤となる考慮事項を特定することです。データエンジニアリングチームは、最新のデータプラットフォームを構築するためのスケーラブルなデータモデルを構成するコア機能を特定し、Delta Lakeを検討対象とする理由を示しました。シニアデータエンジニアは、有効でない推奨事項を特定する責任を負います。Delta Lakeを評価する際に、どの主要機能を無視してもよいでしょうか？

A) Delta Lake はデータ パイプラインの監視とトラブルシューティングに対するサポートが限定的であるため、運用効率を高めるには、関連するパートナー ツールを特定して設定する必要があります。
B) Delta Lake はメタデータの処理を最適化し、数十億のファイルを効率的に管理し、ペタバイト規模のデータセットへの拡張性を促進します。
C) Delta Lake はバッチ モードとストリーミング モードの両方でデータをシームレスに処理できるため、データの取り込みと処理に柔軟性があります。
D) Delta Lake はさまざまなデータ形式 (Parquet、JSON、CSV など) に対応し、Spark および Databricks ツールと適切に統合されます。

4. Apache Kafka プロデューサーからのすべてのレコードは、次のスキーマを持つ単一の Delta Lake テーブルに取り込まれます。
キーはバイナリ、値はバイナリ、トピックは文字列、パーティションはLONG​​、オフセットはLONG​​、タイムスタンプはLONG​​です。5つの固有のトピックが取り込まれています。個人識別情報（PII）が含まれるのは「登録」トピックのみです。企業はPIIへのアクセスを制限したいと考えています。また、このテーブルにPIIを含むレコードは、最初の取り込み後14日間のみ保持することを希望しています。
ただし、個人情報以外の情報については、これらの記録を無期限に保持したいと考えています。
次のソリューションのうちどれが要件を満たしていますか?

A) データは登録フィールドごとに分割され、PII ディレクトリに対して ACL と削除ステートメントを設定できるようになります。
B) データはトピック フィールドごとにパーティション分割され、ACL と削除ステートメントがパーティション境界を活用できるようになります。
C) すべてのデータは 2 週間ごとに削除する必要があります。Delta Lake のタイム トラベル機能を活用して、PII 以外の情報の履歴を維持する必要があります。
D) パーティション フィールドに基づいて個別のオブジェクト ストレージ コンテナーを指定し、ストレージ レベルでの分離を可能にする必要があります。
E) 値フィールドはバイナリ データとして保存されるため、この情報は PII とは見なされず、特別な予防措置を講じる必要はありません。

5. トランザクションテーブルは、product_id、user_id、event_date列に基づいてリキッドクラスター化されています。どの操作がクラスターオンライトをサポートしていませんか？

A) CTAS and RTAS statements
B) INSERT INTO operations
C) spark.write.format('delta').mode('append')
D) spark.writestream.format('delta').mode('append')

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