다운로드 Databricks : Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 질문 & 답 PDF & Test Software

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Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN덤프의 각 버전은 어떤 시스템에 적용하나요?

PDF버전은 Adobe Reader、 OpenOffice、Foxit Reader、Google Docs등 조건에서 읽기 가능하고 소프트웨어버전은 Java환경에서 진행하는 Windows시스템에서 사용가능합니다.온라인버전은 WEB브라우저 즉 Windows / Mac / Android / iOS 등 시스템에서 사용가능합니다.

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 시험 요강 주제:

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1. 夜間ジョブは、次のコードを使用して Delta Lake テーブルにデータを取り込みます。

パイプラインの次のステップでは、パイプラインの次のテーブルにまだ処理されていない新しいレコードを操作するために使用できるオブジェクトを返す関数が必要です。
どのコード スニペットがこの関数定義を完了しますか?
new_records() を定義します:

A)

B) spark.read.option("readChangeFeed", "true").table("bronze") を返します
C) spark.readStream.load("bronze") を返します
D)

E) spark.readStream.table("bronze") を返します

2. ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例：UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか？

A) Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する
B) Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする
C) 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする
D) Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする

3. データ エンジニアが次の PySpark コードを実行しようとしています。
df = spark.read.table("売上")
結果 = df.groupBy("地域").agg(合計("収益"))
しかし、実行プランを調べて Spark ジョブをプロファイリングすると、集約フェーズで過度のデータ シャッフルが発生していることがわかります。
groupBy 集計操作中のシャッフルを減らすには、どの手法を適用する必要がありますか?

A) ブロードキャスト参加を使用します。
B) 集約後に coalesce() を使用します。
C) 集約前にリージョンごとに再パーティション化します。
D) DataFrame df をキャッシュします。

4. 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)

5. データエンジニアは、S3バケットに保存された患者の診療データを一括処理するシステムを設計しており、encounter_id、patient_id、encounter_date、diagnostic_code、treatment_costという列を持つDeltaテーブル(patient_encounters)を作成しています。このテーブルはpatient_idとencounter_dateで頻繁にクエリされるため、高速なパフォーマンスが求められます。きめ細かなアクセス制御を適用する必要があります。エンジニアはメンテナンスを最小限に抑え、パフォーマンスを向上したいと考えています。データエンジニアはpatient_encountersテーブルをどのように作成すればよいでしょうか？

A) Unity Catalog にマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定し、予測最適化を利用してクエリパフォーマンスを向上させ、メンテナンスを簡素化します。
B) Unity Catalog にマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定し、OPTIMIZE コマンドと VACUUM コマンドを毎日実行するジョブをスケジュールして、最高のパフォーマンスを実現します。
C) Hiveメタストアにマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のためのHiveメタストア権限を設定し、予測最適化を利用してクエリパフォーマンスを向上させ、メンテナンスを簡素化します。
D) Unity Catalog に外部テーブルを作成し、データファイルの S3 の場所を指定します。テーブルプロパティを通じて予測最適化を有効にし、アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定します。

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