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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、ストリーミング注文データを処理するための Lakeflow 宣言型パイプラインを設計しています。
パイプラインはオートローダーを使用してデータを取り込み、customer_idとamountが0より大きいことを確認することでデータ品質を強化する必要があります。無効なレコードは削除する必要があります。Lakeflowの宣言型パイプライン構成のうち、Pythonを使用してこの要件を実装できるものはどれですか？

A) @dlt.table
@dlt.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")
B) @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect("valid_amount", "amount > 0")
)
C) @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
return dlt.read_stream("bronze_orders")
D) @dlt.table
def silver_orders():
return (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
)

2. データエンジニアは、クラウドストレージからDelta LakeテーブルにJSONファイルを取り込むストリーミングデータパイプラインを構築しています。このパイプラインでは、ファイルを段階的に処理し、スキーマの進化を自動的に処理し、1回限りの処理を保証し、手動によるインフラストラクチャ管理を最小限に抑える必要があります。
データ エンジニアはこれらの要件をどのように満たすべきでしょうか?

A) Lakeflow Spart 宣言型パイプラインを Auto Loader で使用し、スキーマ推論を有効にする
"cloudFiles.schemaEvolutionMode" = "addNewColumns"
B) 毎日のジョブでバッチ モードで Auto Loader を使用して Delta テーブルを上書きします。
C) 静的 DataFrame 読み取りで Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを使用し、spark.conf.set ("spark.databricks.delta.schema.autoMerge.enabled", "true") を使用してスキーマをマージします。
D) 従来の Spark Structured Streaming を Auto Loader とともに使用し、チェックポイントの場所を手動で設定し、"mergeSchema" = "true" でスキーマ推論を有効にします。

3. データエンジニアリングチームは、Delta Lakeテーブルの値を監視するためのDatabricks SQLクエリとアラートを設定しました。recent_sensor_recordingsテーブルには、過去5分間の記録のタイムスタンプと温度に加え、識別用のsensor_idが含まれています。
アラートを作成するには、以下のクエリを使用します。

クエリは1分ごとに更新され、常に10秒以内に完了するように設定されています。アラートは、平均気温が120度を超えた場合にトリガーされるように設定されています。通知は最大1分ごとに送信されます。
このアラートが 3 分間連続して通知を生成し、その後停止する場合、どのステートメントが正しいでしょうか。

A) クエリの3回連続実行で、少なくとも1つのセンサーの平均温度記録が120を超えました。
B) ソースクエリは3分間連続して正しく更新されなかったため、再起動されました。
C) クエリの3回連続実行で、少なくとも1つのセンサーの最大温度記録が120を超えました。
D) クエリの3回連続実行で、すべてのセンサーの合計平均温度が120を超えました。
E) recent_sensor_recordingstable はクエリを3回連続して実行しても応答しませんでした。

4. Databricks SQL ダッシュボードは、次のクエリ パターンを使用して Delta Lake テーブルのコレクション内に存在するレコードの合計数を監視するように構成されています。
テーブルから COUNT (*) を選択
ダッシュボードが更新されるたびに結果が生成される仕組みを説明しているのは次のどれですか。

A) REFRESH が実行されない限り、キャッシュされた結果から行の合計数が返されます。
B) レコードの合計数は、parquetファイルのメタデータから計算されます。
C) レコードの合計数はデルタトランザクションログから計算されます
D) 行の合計数は、すべてのデータファイルをスキャンして計算されます。
E) レコードの総数はHiveメタストアから計算されます

5. ある企業は、従来のDatabricksジョブでAuto Loaderを使用して、外部ソースからの半構造化JSONファイルを処理しています。時折、重要なフィールドがNULL、無効な型、または予期しないネストされたスキーマのバリエーションを持つレコードが到着します。エンジニアは、不正な形式または不適合なレコードが警告なく削除されず、別の検疫テーブルにキャプチャされるようにする必要があります。パイプラインは、ジョブを失敗させることなく、正常なレコードをブロンズレイヤーに処理し続ける必要があり、バッチとストリーミングの両方の取り込みをサポートする必要があります。
データ エンジニアは、不良レコードを検疫 Delta テーブルに自動的にルーティングする一方で、良好なレコードを Bronze レイヤーに取り込んでさらに処理する、堅牢な取り込みパターンを構築する必要があります。
この取り込みアーキテクチャにおける検疫メカニズムを実現するアプローチはどれですか?

A) LDP で Auto Loader を使用し、レコード監査ロジックを含む EXPECT () 制約を実装して、不良レコードをルーティングします。
B) Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを SQL パイプラインで使用し、critical_fields が null でない場合に null を含む行を削除するように構成し、不正な形式のデータについては監査ログに依存します。
C) inferSchema=True でノートブック ジョブを作成し、.foreachBatch() を使用してストリーミング クエリを記述し、try/except を使用して例外をキャッチし、失敗したバッチを検疫にリダイレクトします。
D) Auto Loader を failFast モードで使用して false に設定し、スキーマの進化を有効にします。無効なレコードは取り込み中に黙って無視されます。

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