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

1. 大企業のデータガバナンスチームは、組織全体のデータの検出可能性を向上させています。チームのDatabricks Lakehouseには、適切なドキュメントが不足している数千もの列を持つ数百のテーブルがあります。これらのテーブルの多くは、数年にわたって異なるチームによって作成されたもので、列の意味やビジネスロジックに関するコンテキストが欠落しています。データガバナンスチームは、コンプライアンス要件を満たし、組織全体のデータリテラシーを向上させるために、既存のすべてのテーブルに対して包括的な列の説明を迅速に生成する必要があります。各列を手動でドキュメント化すると数か月かかるため、完了までに時間がかかるため、最新の機能を活用して、意味のある説明を自動的に生成したいと考えています。チームは、既存のテーブルの列のコメントと説明を自動的に生成するために、Databricksでどのようなアプローチを使用すべきでしょうか。

A) Databricks カタログ エクスプローラーでテーブルに移動し、テーブル スキーマ ビューを選択して、人工知能を活用して列名、データ型、サンプル値、データ パターンに基づいて意味のある列の説明を自動的に作成する AI 生成オプションを使用します。
B) DESCRIBE TABLE コマンドを使用して既存のスキーマ情報を抽出し、列名とデータ型に基づいて説明を手動で記述します。
C) df.describe() と df.schema を使用してカスタム PySpark コードを記述し、各列の基本的な統計的記述をプログラムで生成します。
D) Delta Lake の DESCRIBE HISTORY コマンドを使用して、テーブルの進化を分析し、履歴の変更から列の目的を推測します。

2. データガバナンスチームは、個人識別情報(PH)を含むすべてのテーブルに明確な注釈を付けるという要件を制定しました。これには、列コメント、テーブルコメントの追加、カスタムテーブルプロパティ「contains_pii」をtrueに設定することが含まれます。
新しいテーブルを作成するには、次の SQL DDL ステートメントが実行されます。

これら 3 つの要件が満たされていることを手動で確認できるコマンドはどれですか?

A) 履歴の説明 dev.pii テスト
B) DETAIL dev.pii テスト
C) SHOW TBLPROPERTIES dev.pii テスト
D) SHOW TABLES dev
E) 拡張dev.piiテストの説明

3. ほぼリアルタイムのワークロードを容易にするために、データエンジニアはDatabricks Auto Loaderのスキーマ検出および進化機能を活用するヘルパー関数を作成しています。この関数は、ソースのスキーマを自動で直接検出し、ソースディレクトリにJSONファイルが到着すると段階的に処理し、新しいフィールドが検出されるとテーブルのスキーマを自動的に進化させます。
関数は以下に空白で表示されます。

指定された要件を満たすために空欄を正しく埋める回答はどれですか?

A)

B)

C)

D)

E)

4. 施設監視チームは、Delta テーブル device_readings からほぼリアルタイムの PowerBI ダッシュボードを構築しています。
列:
device_id (文字列、一意のセンサーID)
event_ts (TIMESTAMP、取り込みタイムスタンプ UTC)
temperature_c (DOUBLE、温度(℃))
要件：
各センサーについて、重複しない5分ごとに1行生成する
間隔、2 分ずつオフセットされます (例: 00:02-00:07、00:07-00:12、...)。
各行には、間隔の開始、間隔の終了、平均を含める必要があります。
そのスライスの温度。
下流のBIツール(Power BIなど)は、間隔タイムスタンプを使用する必要があります。
時系列バーをプロットします。

A) デバイスIDを選択します。
イベントts、
AVG(温度_c) OVER (
デバイスIDによるパーティション
イベントtsで順序付け
5分前の行と現在の行の間の範囲
) AS 平均温度5分
device_readingsから
WINDOW w AS (window(event_ts, '5 分', '2 分'));
B) デバイスIDを選択します。
window.start AS bucket_start、
window.end AS bucket_end、
AVG(温度_c) AS avg_temp_5m
device_readingsから
GROUP BY device_id、window(event_ts、'5 minutes'、'5 minutes'、'2 minutes') ORDER BY device_id、bucket_start;
C) デバイスIDを選択します。
date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) + 間隔 2 分 AS bucket_start、date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) + 間隔 7 分 AS bucket_end、AVG(temperature_c) AS avg_temp_5m FROM device_readings GROUP BY device_id、date_trunc('minute', event_ts - 間隔 2 分) ORDER BY device_id、bucket_start;
D) バケットを AS として (
デバイスIDを選択します。
window(event_ts, '5分', '2分', '5分') AS勝利、
温度_c
device_readingsから
)
デバイスIDを選択します。
win.start AS bucket_start、
win.end AS bucket_end、
AVG(温度_c) AS avg_temp_5m
バケットから
GROUP BY device_id、win
デバイスID、バケット開始で順序付けします。

5. チームのジュニア データ エンジニアが次のコード ブロックを実装しました。

new_eventsビューには、events Deltaテーブルと同じスキーマを持つレコードのバッチが含まれています。event_idフィールドは、このテーブルの一意のキーとして機能します。
このクエリを実行すると、既存のレコードと同じ event_id を持つ新しいレコードはどうなるでしょうか?

A) 結合されます。
B) 更新されました。
C) 挿入されます。
D) 削除されます。
E) 無視されます。

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