Attractive and favorable price

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Protection of privacy for our customers

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

1. ジュニアデータエンジニアが、Lakehouseテーブル「silver_device_recordings」にロジックを実装しようとしています。ソースデータには、高度にネストされたJSON構造に100個の一意のフィールドが含まれています。
silver_device_recordings テーブルは、下流で多数のフィールドに対して高度に選択的な結合を行うために使用され、また、機械学習チームによって、少数の関連フィールドをフィルタリングするために活用されます。フィルタおよび結合ロジックに頻繁に使用されるフィールドは合計 15 個特定されています。
データ エンジニアは、テーブル スキーマを宣言する前に、これらのネストされたフィールドを処理するための最適なアプローチを決定しようとしています。
Delta Lake と Databricks についての意思決定プロセスに影響を与える可能性のある情報を正確に示しているのは次のうちどれですか。

A) Databricks のスキーマ推論と進化により、推論された型が下流のシステムで使用されるデータ型と常に正確に一致することが保証されます。
B) Databricks で使用される Tungsten エンコーディングは、文字列データの保存に最適化されています。JSON 文字列のクエリに対する新しく追加されたネイティブ サポートにより、文字列型が常に最も効率的になります。
C) デフォルトでは、Delta Lake はテーブルの最初の 32 列の統計を収集します。これらの統計は、選択的なクエリを実行するときにデータのスキップに活用されます。
D) Delta Lake はデータ ストレージに Parquet を使用するため、ネスト用の Dremel エンコード情報は Delta トランザクション ログから直接参照できます。

2. チームのジュニア データ エンジニアが次のコード ブロックを実装しました。

new_eventsビューには、events Deltaテーブルと同じスキーマを持つレコードのバッチが含まれています。event_idフィールドは、このテーブルの一意のキーとして機能します。
このクエリを実行すると、既存のレコードと同じ event_id を持つ新しいレコードはどうなるでしょうか?

A) 結合されます。
B) 無視されます。
C) 挿入されます。
D) 削除されます。
E) 更新されました。

3. データエンジニアは、削除ベクトルが有効になっているDeltaテーブルordersを所有しています。エンジニアは次のコマンドを実行します。
DELETE FROM orders WHERE status = 'cancelled';
コマンドが実行されたときの削除ベクトルの動作はどうなりますか?

A) Delta はキャンセルされたすべての注文を自動的に永久に削除します。
B) 行はファイル内ではなくメタデータ内で削除済みとしてマークされます。
C) ファイルは削除された行を除いて物理的に書き換えられます。
D) 行はメタデータとファイルの両方で削除済みとしてマークされます。

4. ユーザーのコンテンツに関するメタデータを表す Delta Lake テーブルのスキーマは次のとおりです。
user_id LONG、post_text STRING、post_id STRING、longitude FLOAT、latitude FLOAT、post_time TIMESTAMP、date DATE 上記のスキーマに基づいて、Delta テーブルをパーティション分割するのに適した列はどれですか。

A) 緯度
B) 投稿ID
C) 日付
D) 投稿時間
E) ユーザーID

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

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