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Advanced operation system

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

1. ビューは次のコードで登録されます。

ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?

A) テーブルが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルの結合結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、テーブルがクエリされたときに返されます。
B) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
C) 各ソース テーブルのバージョンはテーブル トランザクション ログに保存され、クエリ結果はクエリごとに DBFS に保存されます。
D) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。

2. トランザクションテーブルは、product_id、user_id、event_date列に基づいてリキッドクラスター化されています。どの操作がクラスターオンライトをサポートしていませんか？

A) spark.writestream.format('delta').mode('append')
B) INSERT INTO operations
C) CTAS and RTAS statements
D) spark.write.format('delta').mode('append')

3. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、レコード削除に使用されるコードをレビューしています。Delta Lakeのusersテーブルからレコードを削除する際に、以下のロジックが使用されていることが確認されました。

user_id が一意の識別キーであり、delete_requests に削除を要求したすべてのユーザーが含まれていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、削除対象のレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由を説明するステートメントはどれですか。

A) はい。デルタ キャッシュは、ディスクに記録された最新のデータ ファイルを反映してすぐに更新されます。
B) いいえ。クラスターが再起動されるまで、デルタ キャッシュはテーブルの以前のバージョンからのレコードを返す場合があります。
C) はい。Delta Lake ACID 保証により、削除コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。
D) いいえ。Delta Lake の delete コマンドは、merge into コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。
E) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、無効化されたデータ ファイルを削除するために vacuum コマンドが使用されるまで、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。

4. あるデータエンジニアは、Lakeflowの宣言型パイプラインの期待値機能を使用して、入力センサーデータのデータ品質を追跡しています。センサーは定期的に範囲外の不良データを送信し、現在、それらの行に警告フラグを付けて、正常なデータと共にSilverテーブルに書き込んでいます。そこで、新たな要件が課されました。不良行は別の隔離テーブルに隔離し、Silverテーブルには含めないようにする必要があるのです。
これはシルバーテーブルの既存のコードです:
@dlt.table
@dlt.expect("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
What code will satisfy the requirements?

A) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
B) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading < 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
C) @dlt.table
@dlt.expect("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
D) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_sensor_reading", "reading < 120")
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")
@dlt.table
@dlt.expect_or_drop("invalid_sensor_reading", "reading >= 120")
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table("bronze_sensor_readings")

5. データエンジニアは、大規模なETLパイプライン向けにDatabricks CLIを使用してクラスターを作成したいと考えています。クラスターには5つのワーカーとi3.xlargeタイプのドライバー1つ、そして「14.3.x-scala2.12」ランタイムを使用する必要があります。データエンジニアはどのコマンドを使用すべきでしょうか？

A) databricks clusters create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name DataEngineer_cluster
B) databricks clusters add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
C) databricks compute create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster- name Data Engineer_cluster
D) databricks compute add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster

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