説明
これは正しい答えです。少なくとも 1 つのワイド変換を含むジョブのパフォーマンスが最大になるのはクラスター構成だからです。ワイド変換は、jo​​in、groupBy、orderBy など、パーティション間でデータをシャッフルする必要がある変換のタイプです。特にパーティションが多すぎたり少なすぎたりする場合、シャッフルにはコストと時間がかかる可能性があります。したがって、並列処理とネットワーク オーバーヘッドの間のトレードオフのバランスがとれるクラスター構成を選択することが重要です。この場合、エグゼキュータあたり 50 GB、エグゼキュータあたり 20 コアを持つ 8 つの VM があると、シャッフルを効率的に処理するのに十分なメモリと CPU リソースを備えた 8 つのパーティションが作成されます。VM の数が減り、エグゼキュータあたりのメモリとコアが増えると、作成されるパーティションの数が減り、並列処理が低下し、各シャッフル ブロックのサイズが増加します。エグゼキュータあたりのメモリとコアが少なく、より多くの VM を使用すると、より多くのパーティションが作成され、並列処理が向上しますが、ネットワーク オーバーヘッドとシャッフル ファイルの数も増加します。検証済みの参照: [Databricks Certified Data Engineer Professional]、「パフォーマンス チューニング」セクション; Databricks ドキュメントの「クラスター構成」セクション。

コードでは dbutils.secrets.get メソッドを使用して Secrets モジュールからパスワードを取得し、それを変数に格納しているため、これは正しい答えです。Secret モジュールを使用すると、ユーザーはパスワード、トークン、API キーなどの機密情報を安全に保存し、アクセスできます。パスワード変数には実際のパスワード値が含まれるため、外部テーブルへの接続は成功します。ただし、パスワード変数を印刷するときは、ノートブック内の機密情報の漏洩を防ぐためのセキュリティ対策として、プレーン テキストのパスワードの代わりに文字列「redacted」が表示されます。検証済みの参照: [Databricks Certified Data Engineer Professional]、「セキュリティとガバナンス」セクション; Databricks ドキュメントの以下
「秘密」セクション。

説明
答えは、ノートブックをデタッチしてアタッチすると、一時ビューは失われます。作成できる一時ビューには、セッション スコープとグローバルの 2 種類があります。
*ローカル/セッション スコープの一時ビューは Spark セッションでのみ使用できるため、同じクラスター内の別のノートブックはアクセスできません。ノートブックが切り離され、再接続された場合、ローカルの一時ビューが失われます。
*クラスターが再起動してグローバル一時ビューが失われた場合、グローバル一時ビューはクラスター内のすべてのノートブックで使用できます。

説明
このコードは、DELETE FROM コマンドを使用して、削除を要求したすべてのユーザーを含む、delete_requests という別のテーブルとの結合に基づく条件に一致するレコードを users テーブルから削除します。
DELETE FROM コマンドは、削除されたレコードを含まない新しいバージョンのテーブルを作成することにより、Delta Lake テーブルからレコードを削除します。ただし、Delta Lake はタイム トラベルをサポートしており、タイムスタンプまたはバージョン番号を使用してテーブルの以前のバージョンをクエリできるため、これは削除されるレコードにアクセスできなくなることを保証するものではありません。したがって、バキューム コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを物理ストレージから削除するまでは、削除されたレコードを含むファイルにタイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。
検証済みの参照: [Databricks Certified Data Engineer Professional]、「Delta Lake」セクション; Databricks ドキュメントの「テーブルからの削除」セクション。Databricks ドキュメントの「デルタ テーブルによって参照されなくなったファイルの削除」セクション。