Databricks Webアプリケーションは、ワークスペース、クラスター、ノートブック、ジョブ、その他のリソースを作成および管理するためのユーザーインターフェースです。これは、DatabricksアカウントでDatabricksが管理するバックエンドサービスを含む、従来のDatabricksアーキテクチャのコントロールプレーンで完全にホストされています。その他のオプションは、クラスターなどのコンピューティングリソースによってデータが処理されるコンピューティングプレーンの一部です。コンピューティングプレーンは、お客様自身のクラウドアカウントとネットワーク内にあります。
参考文献：Databricksアーキテクチャ概要、セキュリティおよびトラストセンター

データエンジニアがジョブで使用するクラスタの起動時間を改善するために実行できる最善策は、クラスタプールからクラスタを使用することです。クラスタプールとは、ジョブや対話型セッションで使用できる、アイドル状態のクラスタの集合です。クラスタプールを使用することで、データエンジニアはクラスタ作成時間を回避し、タスクのレイテンシを削減できます。また、クラスタプールは複数のユーザーやジョブで共有できるため、コスト削減とリソース効率の向上にもつながります。
オプションAは該当しません。Databricks SQLで利用可能なエンドポイントは、SQL分析ワークロードの作成と管理に使用されるものであり、クラスタの起動時間を改善するために使用されるものではないためです。
オプションBは正しくありません。ジョブクラスタと汎用クラスタの起動時間はほぼ同じだからです。ジョブクラスタは単一のジョブを実行するために専用に構築されたクラスタで、ジョブが完了すると終了します。汎用クラスタは、対話型セッション、ノートブック、複数のジョブなど、複数の用途に使用できるクラスタです。どちらのタイプのクラスタも、クラスタプールを利用することでメリットが得られます。
オプションCは推奨されません。クラスターをシングルノード構成にすると、タスクの並列処理能力とパフォーマンスが低下するためです。シングルノードクラスターは、ワーカーノードが1つしかないクラスターで、通常はテストや開発目的で使用されます。高い拡張性と耐障害性が求められる本番環境のジョブの実行には適していません。
オプションEは役に立ちません。データサイズが大きい場合にクラスターを自動スケーリングするように構成しても、クラスターの起動時間には影響しないからです。自動スケーリングとは、ワークロードに基づいてワーカーノードの数を動的に調整する機能です。クラスターのリソース利用率とコスト効率を最適化するのに役立ちますが、クラスターの作成プロセスを高速化するものではありません。
参照：
クラスタープール
求人情報
クラスター
【Databricks データエンジニア プロフェッショナル試験ガイド】

重複レコードを含まない、2 つのテーブルからすべてのレコードを含む新しいテーブルを作成する正しいコマンドは、UNION 演算子を使用することです。UNION 演算子は、2 つのクエリの結果を結合し、重複する行を削除します。INNER JOIN、OUTER JOIN、MERGE 演算子は重複する行を削除せず、INTERSECT 演算子は両方のテーブルに共通する行のみを返します。したがって、オプション B が唯一の正解です。参考資料: Databricks SQL リファレンス - UNION、Databricks SQL リファレンス - JOIN、Databricks SQL リファレンス - MERGE、[Databricks SQL リファレンス - INTERSECT]

このアプローチにより、データエンジニアリングチームは既存のSQLプログラムを使用し、曜日に基づいて最終クエリの実行を制御するロジックを追加できます。Pythonのdatetimeモジュールを使用して現在の日付を取得し、それが日曜日かどうかを確認できます。日曜日であれば最終クエリを実行し、そうでなければスキップできます。このようにして、データモデルやソーステーブルを変更することなく、プログラムを毎日実行するようにスケジュールできます。参考資料：PySpark SQLモジュール、Python datetimeモジュール、Databricksジョブ

ワークスペース管理者は、元のデータ エンジニアがアクセス権を持たなくなった場合に限り、Data Explorer の Delta テーブルの所有権を移転できる唯一の人物です。ワークスペース管理者はワークスペース内で最高レベルの権限を持ち、すべてのリソース、ユーザー、およびグループを管理できます。その他のオプションは、所有権の移転を実行できないか、または不十分です。Databricks アカウント担当者はワークスペース管理には関与しません。移転は可能であり、元のデータ エンジニアに依存しません。新しいリード データ エンジニアは、ワークスペース管理者または元のデータ エンジニアが退職前に許可しない限り、Delta テーブルにアクセスまたは変更するために必要な権限を持たない可能性があります。参照: ワークスペース アクセス制御、Unity カタログ オブジェクトの所有権の管理。