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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Troubleshooting - Monitoring - Performance Optimization |
| Topic 2: Data Quality and Governance | 12% | - Governance - Data Lineage - Data Quality |
| Topic 3: Data Processing | 28% | - Spark SQL - Data Transformation - Structured Streaming - ETL Pipelines |
| Topic 4: Data Modeling and Storage | 20% | - Storage Optimization - Data Modeling - File Formats |
| Topic 5: Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Data Management - Delta Lake - Lakehouse Architecture - Unity Catalog |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
データエンジニアは、Pythonライブラリを介してOpen AIを呼び出す不正検出パイプラインを構築しており、APIを使用する際にアクセストークンを含める必要があります。データエンジニアは、シークレットを作成するためにどのDatabricks CLIコマンドを使用すればよいでしょうか？
- A. databricks tokens put-token SCOPE KEY; dbutils.tokens.get (SCOPE, KEY)
- B. databricks secrets put-secret SCOPE KEY; dbutils.secrets.get (SCOPE, KEY)
- C. databricks tokens put-token KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
- D. databricks secrets put-secret KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
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新しい Databricks プロジェクトが開始されると、中央 IP チームは Terraform とサービスプリンシパルを使用して必要なインフラストラクチャをプロビジョニングします。これには、Databricks ワークスペース、外部ロケーションにリンクされた Unity カタログ、そしてプロジェクトチームメンバー全員を含む Databricks グループの作成が含まれます。プロジェクトチームは、テーブルやボリュームなどのすべてのアセットを Unity カタログ内の管理対象アセットとして保存する必要があります。このモデルにより、インフラストラクチャの複雑さを隠蔽しながら、チームにカタログ内での自律性を与えます。スキーマ、テーブル、ボリューム、および関連オブジェクトの作成と管理は可能ですが、カタログの権限の名前変更、削除、変更はできず、これらは IT 部門の管理下にあります。このモデルを有効にするには、プロジェクトグループにどのような権限を付与する必要がありますか？
- A. グループはカタログに対するすべての権限を持っている必要があります。
- B. グループには、カタログに対するすべての権限と管理権限が必要です。
- C. グループには、カタログに対する USE CATALOG と USE SCHEMA が必要です。
- D. グループをカタログの所有者にする必要があります。
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開発者はDatabricks Reposの認証情報を設定し、リモートGitリポジトリのクローンを作成しました。しかし、ワークスペースで現在表示されている唯一のブランチであるメインブランチに変更を加える権限がありません。このユーザーがチームメイトの作業を上書きするリスクなしにコードの更新を共有するには、どのような方法がありますか？
- A. Repos を使用して新しいブランチを作成し、すべての変更をコミットし、変更をリモート Git レパートリーにプッシュします。
- B. repos を使用してリモート リポジトリのフォークを作成し、すべての変更をコミットして、ソース リポジトリにプル リクエストを作成します。
- C. リポジトリを使用してすべての差異をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。
- D. Repos を使用してすべての相違点をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。
- E. Repos を使用して、リモート Git リポジトリから変更をプルし、変更がプルされたときに表示されたブランチに変更をコミットしてプッシュします。
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データエンジニアが日次レポートジョブを作成しています。レポートノートブックは2つあり、1つは平日用、もう1つは週末用です。「if/else条件」タスクは次のように設定されています。
{{job.start_time.is_weekday}} == true と設定すると、ジョブは平日または週末のノートブックタスクにルーティングされます。同じジョブが複数のタイムゾーンで使用されます。シニアデータエンジニアは、ジョブをレビューした後、プルリクエストをマージするか拒否するかについて、どのようなアクションを取るべきでしょうか？
- A. 代わりに {{job.trigger_time.is_weekday}} を使用する必要があるため、拒否します。
- B. ジョブ構成が適切であるため、マージします。
- C. {{job.start_time.is_weekday}} は UTC タイムゾーンであるため、拒否します。
- D. {{job.start_time.is_weekday}} は有効な値参照ではないため、拒否します。
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データガバナンスチームは、個人識別情報(PII)を含む「ユーザー」テーブルの社会保障番号列に適切なマスキングを施すことを必須としました。これは、HRAdminGroup以外のユーザーからは、マスキングされた社会保障番号が***-**-として表示されることを意味します。
****。
チームはマスキング機能を作成しました。
この目標を達成するために、データ ガバナンス チームは次に何をする必要がありますか?
- A. CREATE TABLE users
(name STRING);
ALTER TABLE users CREATE COLUMN ssn CREATE MASK ssn_mask; - B. CREATE TABLE users
(name STRING, ssn STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn SET MASK ssn_mask; - C. CREATE TABLE users
(name STRING, ssn INT MASKED ssn_mask); - D. CREATE TABLE users
(name STRING, int STRING);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn CREATE MASK if is_member('HRAdminGroup');
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