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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 2: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit |
| Topic 3: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices |
| Topic 4: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic - Write efficient and maintainable code |
| Topic 5: Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics |
| Topic 6: Data Modelling | 6% | - Optimize table design and partitioning - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models |
| Topic 7: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 8: Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Topic 9: Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata - Enforce data policies and standards |
| Topic 10: Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. データエンジニアは、S3バケットに保存された患者の診療データを一括処理するシステムを設計しており、encounter_id、patient_id、encounter_date、diagnostic_code、treatment_costという列を持つDeltaテーブル(patient_encounters)を作成しています。このテーブルはpatient_idとencounter_dateで頻繁にクエリされるため、高速なパフォーマンスが求められます。きめ細かなアクセス制御を適用する必要があります。エンジニアはメンテナンスを最小限に抑え、パフォーマンスを向上したいと考えています。データエンジニアはpatient_encountersテーブルをどのように作成すればよいでしょうか？
A) Unity Catalog にマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定し、予測最適化を利用してクエリパフォーマンスを向上させ、メンテナンスを簡素化します。
B) Hiveメタストアにマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のためのHiveメタストア権限を設定し、予測最適化を利用してクエリパフォーマンスを向上させ、メンテナンスを簡素化します。
C) Unity Catalog にマネージドテーブルを作成します。アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定し、OPTIMIZE コマンドと VACUUM コマンドを毎日実行するジョブをスケジュールして、最高のパフォーマンスを実現します。
D) Unity Catalog に外部テーブルを作成し、データファイルの S3 の場所を指定します。テーブルプロパティを通じて予測最適化を有効にし、アクセス制御のための Unity Catalog 権限を設定します。
2. データエンジニアは、複雑な結合と大規模なデータセットを含むDatabricks SQL上で実行速度が遅いDelta Lakeクエリのトラブルシューティングを行っています。根本原因が、不適切なデータスキップ、非効率的な結合戦略、あるいは過剰なデータシャッフルのいずれに関連しているかを特定する必要があります。ネイティブのDatabricksツールを用いて、具体的なボトルネックを特定するには、どのアプローチが適切でしょうか？
A) ジョブ UI でクエリの実行時間を確認し、クラスター リソース使用率メトリックと相関させます。
B) LIMIT 句を使用してクエリのサブセットを実行し、実行時間を完全なデータセットと比較します。
C) クエリプロファイルの上位演算子パネルを分析して、BroadcastNestedLoopJoin などの高コスト操作を特定します。
D) EXPLAIN コマンドを有効にして、解析された論理プランを確認し、シャッフル サイズを手動で推定します。
3. プラットフォーム エンジニアは、開発チームが使用するカタログとスキーマを作成しています。
エンジニアは初期カタログcatalog_Aと初期スキーマschema_Aを作成しました。また、エンジニアは開発チームにUSE CATALOG、USE SCHEMA、およびCREATE TABLE権限を付与し、スキーマへの新しいテーブルの登録を開始できるようにしました。
エンジニアは、カタログとスキーマの所有者であるにもかかわらず、Schema_A の基礎となるテーブルにアクセスできないことに気付きました。
エンジニアが基礎となるテーブルにアクセスできない理由は何ですか?
A) 所有者のテーブル権限が自動的に更新されなかったため、プラットフォーム エンジニアは REFRESH ステートメントを実行する必要があります。
B) テーブル作成者によって明示的に付与された権限は、プラットフォーム エンジニアがスキーマ内の基礎となるテーブルにアクセスできる唯一の方法です。
C) スキーマの所有者は、スキーマ内のテーブルに対する権限を自動的には持ちませんが、いつでも自分自身に権限を付与できます。
D) USE CATALOG が付与されたユーザーは、ダウンストリーム テーブルに対する所有者の権限を変更できます。
4. データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？
A) UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。
B) 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。
C) 機密列を選択せずにビューを作成します。
D) 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。
5. データエンジニアは、遅延到着が頻発するKafkaストリームのレコードを処理するDatabricksパイプラインを設計しています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？
A) Databricks ジョブを使用してカスタム ソリューションを実装し、すべての履歴データを定期的に再処理します。
B) ウォーターマークを使用して、予想されるウィンドウの後に到着するレコードに対応するために許容される遅延を指定し、正しい集計と状態管理を保証します。
C) バッチ処理を使用して、出力テーブル全体を毎回上書きし、遅延データが正しく組み込まれるようにします。
D) バッチ テーブルで自動 CDC パイプラインを使用して、遅延データの処理を簡素化します。
Solutions:
| Question # 1 Answer: A | Question # 2 Answer: C | Question # 3 Answer: C | Question # 4 Answer: A | Question # 5 Answer: B |
