[2024-06-19更新,89問] 無料GAQM Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate試験問題集、Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate参考資料(ページ 13)

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 56

データエンジニアは、テーブルから読み取り、データを操作し、新しいテーブルへのストリーミング書き込みを実行するように構造化ストリーミングジョブを構成しました。
データエンジニアが使用する cade ブロックは次のとおりです。

データエンジニアが 5 秒ごとにデータを処理するマイクロバッチを実行するクエリのみを必要とする場合、データエンジニアは空白を埋めるために次のコード行のどれを使用する必要がありますか?

A. トリガー("5 秒")

B. トリガー()

C. トリガー(1 回 = "5 秒")

D. トリガー(処理時間 = "5 秒")

E. トリガー(連続 = "5 秒")

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 57

データエンジニアは、特定の使用例のためにテーブルストアの文字列列 city にカスタムロジックを適用する必要があります。このカスタムロジックを大規模に適用するために、データエンジニアは SQL ユーザー定義関数 (UDF) を作成したいと考えています。
この SQL UDF を作成するコードブロックは次のどれですか?

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 58

データエンジニアは、Spark SQL テーブル my_table を削除しようとして、次のコマンドを実行します。
my_table が存在する場合はテーブルを削除します。
このコマンドを実行した後、エンジニアはデータファイルとメタデータファイルがファイルシステムから削除されたことに気づきました。
これらのファイルがすべて削除された理由を説明しているのは次のうちどれですか?

A. テーブルは管理されていました

B. テーブルのデータは 10 GB 未満でした

C. テーブルのデータは 10 GB を超えていました

D. テーブルは外部でした

E. テーブルには場所がありませんでした

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 59

データエンジニアリングチームは、Databricks SQL クエリを実行していない SQL エンドポイントに送信すると、実行が遅すぎることに気付きました。データエンジニアリングチームは、この問題の解決を望んでいます。
このシナリオで結果を返すまでにかかる時間を短縮するために、チームは次のアプローチのうちどれを使用できますか?

A. SQL エンドポイントのサーバーレス機能を有効にし、スポットインスタンスポリシーを次のように変更できます。
「信頼性の最適化」。

B. SQL エンドポイントの自動停止機能をオンにできます。

C. SQL エンドポイントのクラスターサイズを増やすことができます。

D. SQL エンドポイントのサーバーレス機能を有効にすることができます。

E. SQL エンドポイントのスケーリング範囲の上限を増やすことができます

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 60

次のシナリオのうち、データエンジニアは INSERT INTO コマンドの代わりに MERGE INTO コマンドを使用する必要があるのはどれですか?

A. データの場所を変更する必要がある場合

B. 対象テーブルが外部テーブルの場合

C. ソーステーブルが削除可能な場合

D. 対象テーブルに重複レコードを含めることができない場合

E. ソースがデルタテーブルでない場合

正解: D

MERGE INTO コマンドは、ソーステーブルに基づいてターゲットデルタテーブル 1 への挿入と更新の組み合わせであるアップサートを実行するために使用されます1。MERGE INTO コマンドは、ターゲットテーブルに主キーや一意制約がある場合など、ターゲットテーブルに重複レコードを含めることができないシナリオを処理できます。MERGE INTO コマンドは、マージ条件に基づいてソース行とターゲット行を照合し、行が一致するかどうかに応じてさまざまなアクションを実行できます。たとえば、MERGE INTO コマンドでは、既存のターゲット行を新しいソース値で更新したり、ターゲットテーブルに存在しない新しいソース行を挿入したり、ソーステーブル 1 に存在しないターゲット行を削除したりできます。
INSERT INTO コマンドは、既存のテーブルに新しい行を追加したり、クエリ結果から新しいテーブルを作成したりするために使用されます2。INSERT INTO コマンドは、既存のターゲットテーブルの行に対して更新や削除を実行しません。INSERT INTO コマンドは、データをあるテーブルから別のテーブルに移動する必要がある場合や、データを特定の列 2 で分割する必要がある場合など、データの場所を変更する必要があるシナリオを処理できます。INSERT INTO コマンドは、データが Amazon S3 や Azure Blob Storage3 などの外部ストレージシステムに保存されている場合など、ターゲットテーブルが外部テーブルであるシナリオも処理できます。INSERT INTO コマンドは、ソーステーブルが一時テーブルまたはビューである場合など、ソーステーブルが削除される可能性があるシナリオにも対応できます4。INSERT INTO コマンドは、ソースが Parquet、CSV、JSON、または Avro ファイルである場合など、ソースがデルタテーブルではないシナリオも処理できます5。
参考文献:
* 1: | にマージします。AWS 上のデータブリック
* 2: [ に挿入 | AWS 上のデータブリック]
* 3: [外部テーブル | AWS 上のデータブリック]
※4：【暫定見解｜AWS 上のデータブリック]
*5: [データソース | AWS 上のデータブリック]