• «
• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• …
• »
• »»

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 1

ワークスペースで使用されているデータソースとテーブルを確認するには、Databricksのどの機能を使用できますか？

A.  系統機能を使用して、レポート内でのみテーブルが使用されている箇所を強調表示するグラフを視覚化します。

B.  系統機能を使用して、ノートブック内でのみテーブルが使用されている箇所を強調表示するグラフを視覚化します。

C.  系統機能を使用して、ノートブック、他のテーブル、レポートでテーブルが使用されている場所など、すべての依存関係を示すグラフを視覚化します。

D.  過去 3 か月のアクティビティのみを追跡し、依存関係の詳細を完全に提供しないため、系統機能を使用しないでください。

正解: C

Unity Catalogのリネージ機能は、データの依存関係を完全に視覚化し、テーブルがノートブック、レポート、その他のテーブル間でどのように使用されているかを示します。これにより、ガバナンスと監査のためのデータ使用状況、依存関係、影響分析を追跡できます。

コメント: *

ニックネーム: *

メールアドレス: *

文字認証: *

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 2

グローバル小売企業は、複数のカテゴリー (例: 電子機器、衣料品) と地域 (例:
営業チームは、以下のような sales_df という名前の PySpark データフレームをデータ エンジニアに提供しており、チームはデータ エンジニアに販売データを分析して戦略的な意思決定に役立ててほしいと考えています。

A.  Category_sale: .es df -agg (sum ( " 売上金額 " ) .-;r*i:rRy ( " カテゴリ " ) .alias ( " 合計売上金額 " ))

B.  Category_sales = sales_df.sum( " 3ales_amount " ). g-1- upBy( " categcryn).alias( " toLal_sales_amount))

C.  Category_sales = sales df.groupBy( " category " ).agg(sum( " sales amount " ) .alias ( " total sales amount " ))

D.  Category_sales = sales_df.groupBy( " reqion " ). agq(sum( " sales_amountn).alias(ntotal_sales_amount
' ' ))

正解: C

コメント: *

ニックネーム: *

メールアドレス: *

文字認証: *

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 3

データエンジニアは、毎朝業務開始前に実行される単一タスクのジョブを持っています。上流のデータに問題が見つかった場合、元のタスクの前に新しいノートブックを実行するための別のタスクを設定する必要があります。
データエンジニアは、新しいタスクを設定するために、次のうちどの方法を使用できますか？

A.  既存のジョブ内の既存のタスクを複製し、それを更新して新しいノートブックを実行できます。

B.  既存のジョブに新しいタスクを作成し、それを元のタスクの依存関係として追加できます。

C.  既存のジョブに新しいタスクを作成し、元のタスクを新しいタスクの依存関係として追加できます。

D.  新規ジョブをゼロから作成し、両方のタスクを同時に実行するように追加できます。

E.  既存のタスクを新しいジョブに複製し、それを編集して新しいノートブックを実行できます。

正解: B

説明
単一タスクのジョブで、元のタスクの前に新しいノートブックを実行するように新しいタスクを設定するには、データエンジニアは次の方法を使用できます。既存のジョブで、実行する必要のある新しいノートブックに対応する新しいタスクを作成します。実行するノートブックと必要なパラメーターや依存関係を指定して、新しいタスクを適切な構成で設定します。新しいタスクが作成されたら、ジョブ構成でそれを元のタスクの依存関係として指定します。これにより、新しいタスクが元のタスクの前に実行されることが保証されます。

コメント: *

ニックネーム: *

メールアドレス: *

文字認証: *

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 4

データエンジニアは、顧客の注文をKafkaトピック（orders_topic）にストリーミングしており、現在DLTパイプラインの取り込みスクリプトを作成中です。データエンジニアは、Databricksを使用してKafkaブローカーからDLTにデータを取り込む必要があります。データを取り込むための正しいコードは何ですか？

A.  

B.  

C.  

D.  

正解: C

Kafka データを Delta Live Tables パイプラインに取り込む正しい方法は、SQL を使用して CREATE LIVE TABLE ... AS SELECT ... FROM STREAM kafka... を実行することです。これにより、Kafka ブローカーに適切に接続し、トピックを購読し、Kafka メッセージ値フィールドを DLT での下流処理用にキャストします。

コメント: *

ニックネーム: *

メールアドレス: *

文字認証: *

Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 5

データエンジニアは、2つのテーブルからデータを取得してリレーショナルオブジェクトを作成したいと考えています。このリレーショナルオブジェクトは、他のセッションで他のデータエンジニアが使用する必要はありません。ストレージコストを削減するため、データエンジニアは物理データのコピーと保存を避けたいと考えています。
データエンジニアは、次のうちどのリレーショナルオブジェクトを作成すべきでしょうか？

A.  Spark SQLテーブル

B.  表示

C.  データベース

D.  一時的な表示

E.  デルタ表

正解: D

説明
一時ビュー：セッションベース 一時ビュー view_name をクエリとして作成します。これらはすべてセッション終了とみなされます。
新しいノートブックを開く クラスターのデタッチと再アタッチ Python パッケージのインストール クラスターの再起動

コメント: *

ニックネーム: *

メールアドレス: *

文字認証: *