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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. データエンジニアリングチームは、顧客テーブルの複数の列にわたるデータ品質を監視するSQLアラートを作成する必要があります。メールアドレスが未入力の顧客の割合が15%を超え、かつ電話番号の形式が無効な顧客の割合が10%を超えた場合にアラートをトリガーしたいと考えています。この複数列のアラート条件を実装するのに適したSQLクエリパターンはどれですか？

A) SELECT CASE WHEN email_null_pct >15 AND phone_invalid_pct> 10 THEN 1 ELSE 0 END FROM (SELECT (COUNT (CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) * 100.0 / COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers) metrics
B) SELECT email_null_pct, phone_invalid_pct FROM (SELECT (COUNT(CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) *
100.0/COUNT (*)) as email_null_pct, (COUNT(CASE WHEN phone NOT RLIKE ''[0-9-+()\\s]+$' THEN 1 END)*
100.0/COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers)
C) SELECT email, phone FROM customers WHERE email IS NULL AND phone NOT RLIKE ''[0-9-
+()\\s]+$'
D) SELECT COUNT (*) FROM customers WHERE email IS NULL OR phone_format_invalid = true

2. データアーキテクトは、2つの構造化ストリーミングジョブが単一のブロンズDeltaテーブルに同時に書き込みを行うシステムを設計しました。各ジョブはApache Kafkaソースの異なるトピックをサブスクライブしますが、同じスキーマでデータを書き込みます。ディレクトリ構造をシンプルに保つため、データエンジニアは両方のストリームで共有されるチェックポイントディレクトリをネストすることにしました。
提案されたディレクトリ構造を以下に示します。

このチェックポイント ディレクトリ構造が特定のシナリオに対して有効であるかどうか、またその理由を説明している記述はどれですか。

A) いいえ。各ストリームには独自のチェックポイント ディレクトリが必要です。
B) いいえ。Delta Lake はトランザクション ログ内のストリーミング チェックポイントを管理します。
C) いいえ。Delta Lake テーブルに書き込むことができるのは 1 つのストリームだけです。
D) はい。Delta Lake は無制限の同時書き込みをサポートします。
E) はい。両方のストリームで単一のチェックポイント ディレクトリを共有できます。

3. データエンジニアとプラットフォームエンジニアが協力してシス​​テムタスクの自動化に取り組んでいます。特定の日次Databricksジョブがその日のうちに正常に完了した場合にのみ、Databricksの外部でスクリプトを実行する必要があります。ジョブの最終実行を確認するために、Databricks CLIコマンドを使用しました。このタスクに必要なコマンドオプションは何ですか？

A) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- active-only
B) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
C) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS --active- only
D) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only

4. データチームの構造化ストリーミングジョブは、下流のマーケティングダッシュボードを更新するために、アイテムの売上に関する集計を実行するように設定されています。マーケティングチームは、各アイテムでこのプロモーションコードが使用された回数を追跡するための新しいフィールドを導入しました。あるジュニアデータエンジニアは、既存のクエリを次のように更新することを提案しました。提案された変更は太字で示されています。
元のクエリ:

提案されたクエリ:

提案されたクエリを本番環境に導入するには、どの手順も完了する必要がありますか?

A) "/item_agg"ディレクトリ内のデータをHiveメタストアに登録します。
B) ストリーミング書き込みから .option (mergeSchema', true') を削除します。
C) 追加の集計を考慮してシャッフルパーティションを増やす
D) 新しいチェックポイントの場所を指定します
E) REFRESH TABLE delta, /item_agg' を実行します。

5. DevOpsチームは、ジョブUIを使用して、毎日実行するようにスケジュールされたノートブックのコレクションとして、本番環境ワークロードを構成しました。チームに新しく加わったデータエンジニアリング担当者が、本番環境のロジックを確認するために、これらのノートブックの1つへのアクセスをリクエストしています。
運用コードやデータに偶発的な変更を加えることなく、ユーザーに付与できるノートブックの権限の最大限度は何ですか?

A) 読み取り可能
B) 権限がありません
C) 実行可能
D) 管理可能
E) 編集可能

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