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

1. あるデータ組織は、Unity Catalog 対応ワークスペースからキュレーションされたデータセットを安全に配信するために Delta Sharing を導入しました。データエンジニアリングチームは、大規模な Delta テーブルを社内では Databricks-to-Databricks 経由で、社外では Open Sharing 経由で集約レポートを共有しています。テスト中に、アクセス制御、データ更新の可視性、共有可能なオブジェクトの種類に関する課題に直面しました。Databricks-to-Databricks または Open Sharing と併用する場合の Delta Sharing プロトコルまたは実装の制限事項は何ですか？

A) Delta Sharing は Unity Catalog 対応テーブルをサポートしていません。共有できるのは従来の Hive Metastore テーブルのみです。
B) デルタ共有 (Databricks 間およびオープン共有の両方) では、受信者が選択権限を持っている場合にソース データを変更できます。
C) Databricks 間の共有では、Unity Catalog の受信者は COPY INTO または REST API を使用してデータを手動で再取り込みする必要があります。
D) オープン共有では、受信者はボリューム、モデル、またはノートブックにアクセスできません。静的なデルタ テーブルのみがサポートされます。

2. データエンジニアリングチームのメンバーが、より大規模なデータパイプラインの一部としてスケジュール設定したいという短いノートブックを提出しました。以下のコマンドは、提示されているとおりに実行した場合に論理的に正しい結果を生成するものと仮定します。

ジョブとしてスケジュールする前にノートブックから削除する必要があるコマンドはどれですか?

A) コマンド4
B) コマンド3
C) コマンド 5
D) コマンド2
E) コマンド6

3. データエンジニアリングチームがデプロイメントの自動化を設定しています。Databricks CLI コマンドを使用してワークスペースアセットをリモートでデプロイするには、適切な認証を使用して構成する必要があります。
どの認証方法が最高レベルのセキュリティを提供しますか?

A) OAuth トークン フェデレーションでサービス プリンシパルを使用します。
B) 共有ユーザー アカウントとその OAuth クライアント シークレットを使用します。
C) サービス プリンシパル ID とその OAuth クライアント シークレットを使用します。
D) サービス プリンシパルとその個人アクセス トークンを使用します。

4. Databricks で最も一般的なデータの場所の 2 つは、DBFS ルート ストレージと、dbutils.fs.mount() でマウントされた外部オブジェクト ストレージです。
次の記述のうち正しいものはどれですか?

A) マウントされたストレージ ボリュームには完全なパブリック読み取りおよび書き込み権限が必要であるため、DBFS ルートはデータを保存する最も安全な場所です。
B) DBFS ルートはドライバーに接続された一時的なブロック ボリュームにファイルを保存し、マウントされたディレクトリはセッション間で保存されたデータを常に外部ストレージに保持します。
C) Databricks ノートブックで %sh を使用する場合、DBFS ルートにもマウントされたストレージにもアクセスできません。
D) DBFS は、Unix ファイル システムと同様の構文と保証を使用して、オブジェクト ストレージに保存されているファイルとユーザーが対話できるようにするファイル システム プロトコルです。
E) デフォルトでは、DBFS ルートとマウントされたデータ ソースの両方にアクセスできるのはワークスペース管理者のみです。

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

Solutions: