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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Monitoring and Alerting | 10% | - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health |
| Topic 2: Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance |
| Topic 3: Data Sharing and Federation | 5% | - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access |
| Topic 4: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic |
| Topic 5: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
| Topic 6: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices |
| Topic 7: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Topic 8: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 9: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 10: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
Question 1
データエンジニアは、各銘柄グループ内の行間で状態を維持する必要がある複雑な計算を伴う金融時系列データを処理するPandas UDFを設計する際に、関数の効率性とスケーラビリティを確保する必要があります。データの整合性を維持しながら、最小限のオーバーヘッドでこの問題を解決できるアプローチはどれでしょうか？
A. 反復子ベースの処理で SCALAR_ITER Pandas UDF を使用し、反復子チャンク間の継続性を維持するためにバッチごとに更新される永続ストレージ (デルタ テーブル) を通じて状態管理を実装します。
B. 各株価シンボル グループを個別に処理し、ブロードキャスト変数を介して連続する UDF 呼び出し間で渡される中間集計結果を通じて状態を維持する grouped_agg Pandas UDF を使用します。
C. データセット全体を一度に処理する SCALAR Pandas UDF を使用し、UDF 内にカスタム パーティション ロジックを実装して銘柄コード別にグループ化し、すべての実行プロセスで共有されるグローバル変数を使用して状態を維持します。
D. 各銘柄のすべての行を Pandas DataFrame として受け取る Spark DataFrame で applyInPandas() を使用し、各グループの処理関数に対してローカルな状態変数を維持しながら、各グループ内での処理を可能にします。
Question 2
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。
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。
Question 3
データエンジニアが、user_idでグループ化された膨大なユーザーアクティビティログに対してgroupBy集計を実行しています。少数のユーザーが数百万件のレコードを保有しているため、タスクの偏りが生じ、実行時間が長くなっています。この集計における偏りを修正するには、どのような手法が考えられますか？
A. 集計前に偏ったユーザーを除外します。
B. シャッフルを回避するには、groupBy の代わりに reduceByKey を使用します。
C. 集約前に偏ったキーにランダムなプレフィックスを追加してソルトを使用し、プレフィックスを削除した後に再度集約します。
D. Spark ドライバーのメモリを増やして再試行してください。
Question 4
工場内の故障したIoTセンサーが-500℃の温度を報告したため、LDPパイプラインは-100℃から200℃までの値しか許容しないという期待値を満たせませんでした。データエンジニアは、この原因をより深く理解するために、不具合のあるデータをさらに分析したいと考えています。データエンジニアは、データ品質基準を維持しながら、不具合のあるデータをどのように解決すべきでしょうか？
A. エラーを無視してパイプラインを再実行します。Databricks は次回の実行時に問題のあるレコードを自動的にスキップします。
B. データの品質に関係なく、将来の障害を防ぐために、パイプラインからすべての期待を削除します。
C. 無効なレコードが出力に含まれ、パイプラインが失敗しないように、期待アクションを失敗から警告に変更します。
D. パイプライン コードを修正し、パイプラインを再実行する前に、障害のあるデータを分離するための検疫ロジックを実装します。
Question 5
データエンジニアが、3つのノートブックをオーケストレーションするマルチタスクのDatabricksジョブをデプロイしています。1つのタスクが断続的に終了コード1で失敗しますが、再試行すると成功します。エンジニアは、失敗した試行の詳細なログ(標準出力/標準エラー出力、クラスターのライフサイクルコンテキストなど)を収集し、プラットフォームチームと共有する必要があります。データエンジニアは、組み込みツールを使用してどのような手順を実行する必要がありますか？
A. ジョブ実行の詳細ページから、ジョブのログをエクスポートするか、ログ配信を構成します。次に、コンピューティングの詳細ページからコンピューティング ドライバー ログとイベント ログを取得して、stdout/stderr をクラスター イベントと関連付けます。
B. ノートブックの対話型デバッガーを使用して、マルチタスク ジョブ全体を再実行し、失敗したタスクのステップスルー トレースをキャプチャします。
C. ワーカー ログにはすべてのタスクとクラスター イベントの stdout/stderr が含まれているため、Spark UI からワーカー ログを直接ダウンロードし、ドライバー ログは無視します。
D. ノートブックの実行結果を HTML にエクスポートします。このバンドルには、すべてのタスクにわたる完全な stdout、stderr、およびクラスター イベント履歴が含まれます。
Solutions:
| Question 1 Answer: D | Question 2 Answer: D | Question 3 Answer: C | Question 4 Answer: D | Question 5 Answer: A |
