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Less time for high efficiency

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

1. ある企業は、従来のDatabricksジョブでAuto Loaderを使用して、外部ソースからの半構造化JSONファイルを処理しています。時折、重要なフィールドがNULL、無効な型、または予期しないネストされたスキーマのバリエーションを持つレコードが到着します。エンジニアは、不正な形式または不適合なレコードが警告なく削除されず、別の検疫テーブルにキャプチャされるようにする必要があります。パイプラインは、ジョブを失敗させることなく、正常なレコードをブロンズレイヤーに処理し続ける必要があり、バッチとストリーミングの両方の取り込みをサポートする必要があります。
データ エンジニアは、不良レコードを検疫 Delta テーブルに自動的にルーティングする一方で、良好なレコードを Bronze レイヤーに取り込んでさらに処理する、堅牢な取り込みパターンを構築する必要があります。
この取り込みアーキテクチャにおける検疫メカニズムを実現するアプローチはどれですか?

A) LDP で Auto Loader を使用し、レコード監査ロジックを含む EXPECT () 制約を実装して、不良レコードをルーティングします。
B) inferSchema=True でノートブック ジョブを作成し、.foreachBatch() を使用してストリーミング クエリを記述し、try/except を使用して例外をキャッチし、失敗したバッチを検疫にリダイレクトします。
C) Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを SQL パイプラインで使用し、critical_fields が null でない場合に null を含む行を削除するように構成し、不正な形式のデータについては監査ログに依存します。
D) Auto Loader を failFast モードで使用して false に設定し、スキーマの進化を有効にします。無効なレコードは取り込み中に黙って無視されます。

2. データアナリストの分散チームは、自動スケーリングが設定されたインタラクティブなクラスター上でコンピューティングリソースを共有しています。ワークスペース管理者は、コストとクエリスループットをより適切に管理するために、クラスターのスケールアップが多数の同時ユーザーによるものか、リソースを大量に消費するクエリによるものかを評価したいと考えています。
クラスターのサイズ変更イベントのタイムラインはどこで確認できますか?

A) 実行者のログファイル
B) ワークスペース監査ログ
C) ドライバーのログファイル
D) クラスターイベントログ
E) ガングリオン

3. データエンジニアは、Auto Loaderを使用して、到着したJSONデータを読み取ります。Auto Loaderは無効なJSONレコードを隔離するように設定していましたが、時間が経つにつれて、整形式のJSONであるにもかかわらず、一部のレコードが隔離されていることに気づきました。
コードスニペットは次のとおりです。
df = (spark.readStream
.format("cloudFiles")
.option("cloudFiles.format", "json")
.option("badRecordsPath", "/tmp/somewhere/badRecordsPath")
.schema("a int, b int")
.load("/Volumes/catalog/schema/raw_data/"))
データが欠落している原因は何ですか?

A) ある時点で、上流のデータ プロバイダーはすべてを複数行の JSON に切り替えました。
B) badRecordsPath の場所に多くの小さなファイルが蓄積されています。
C) ソース データは有効な JSON ですが、何らかの点で定義されたスキーマに準拠していません。
D) エンジニアはオプション「cloudFiles.quarantineMode」を「rescue」に設定するのを忘れました。

4. Lakehouse内のcustomer_churn_paramsというテーブルは、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
MLチームが使用しているチャーン予測モデルは、本番環境では比較的安定しています。チームは過去24時間以内に変更されたレコードのみに基づいて予測を行うことに注力しています。
変更されたレコードの識別を簡素化するアプローチはどれでしょうか?

A) 現在の上書きロジックをマージ ステートメントに置き換えて、変更されたレコードのみを変更します。変更データ フィードによって識別された変更されたレコードについて予測を行うロジックを記述します。
B) 完全な出力モードを使用してバッチ ジョブを構造化ストリーミング ジョブに変換します。customer_churn_params テーブルから読み取り、解約モデルに対して増分予測を行うように構造化ストリーミング ジョブを構成します。
C) 上書きロジックを変更して、呼び出しによって入力されたフィールドを含める
データが書き込まれるときに spark.sql.functions.current_timestamp() が呼び出されます。このフィールドを使用して、特定の日付に書き込まれたレコードを識別します。
D) customer_churn_params テーブルのすべての行に解約モデルを適用しますが、予測が変更されていない行を無視して予測テーブルにアップサートを実行するロジックを実装します。
E) 新しい予測を行う前に、一意の顧客を識別するキーで、以前のモデル予測と現在の customer_churn_params との差を計算します。以前の予測に含まれていない顧客についてのみ予測を行います。

5. データ エンジニアが数学関数のコレクションをテストしています。そのうちの 1 つは、別の関数で説明されている曲線の下の領域を計算します。
アサート(myIntegrate(ラムダ x: x*x, 0, 3) [0] == 9)
上記の行はどのような種類のテストを表していますか?

A) ユニット
B) 統合
C) マニュアル
D) 機能的
E) エンドツーエンド

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