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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. 実稼働クラスターには 3 つのエグゼキュータ ノードがあり、ドライバーとエグゼキュータに同じ仮想マシン タイプを使用します。
このクラスターの Ganglia メトリックを評価する場合、ドライバー上で実行されるコードによって発生したボトルネックを示すインジケーターはどれですか?

A) ディスク容量の合計は一定のままです
B) 受信バイト数は1秒あたり8000万バイトを超えることはありません
C) ネットワークI/Oが急上昇することはありません
D) クラスタ全体のCPU使用率は約25%です
E) 5分間の負荷平均は一定/平坦のままです

2. クエリの実行に時間がかかりすぎています。Spark UI を調査した結果、データエンジニアがディスク使用量の大幅な増加を発見しました。使用されているコンピューティングインスタンスのコア対メモリ比は
1:2. データエンジニアが漏洩を最小限に抑えるために取るべき2つのステップは何ですか？(2つ選択してください。)

A) コア対メモリ比の高いコンピューティング インスタンスを選択します。
B) spark.sql.files.maxPartitionBytes を増やします。
C) より多くのディスク容量を持つコンピューティングインスタンスを選択します。
D) spark.sql.files.maxPartitionBytes を減らします。
E) よりネットワーク帯域幅の広いコンピューティング インスタンスを選択します。

3. データサイエンスチームから、ユーザーレビューの自由形式テキストに対するクエリの高速化に関する支援の依頼がありました。現在、データは以下のスキーマでParquetに保存されています。
item_id INT、user_id INT、review_id INT、rating FLOAT、review STRING
レビュー列には、ユーザーが投稿したレビューの全文が表示されます。具体的には、データサイエンスチームは、このフィールドに30個のキーワードのいずれかが存在するかどうかを特定しようとしています。
ジュニア データ エンジニアは、このデータを Delta Lake に変換するとクエリのパフォーマンスが向上すると提案しています。
ジュニアデータエンジニアの提案に対する正しい応答はどれですか?

A) Delta ログは、選択的なフィルタリングをサポートするために、フリーテキスト フィールドの用語マトリックスを作成します。
B) Delta Lake 統計は、テーブルの最初の 4 列でのみ収集されます。
C) パフォーマンスの向上を確認するには、ZORDER ON レビューを実行する必要があります。
D) Delta Lake ではテキスト データを保存できません。
E) Delta Lake 統計は、カーディナリティの高いフリーテキスト フィールドに対して最適化されていません。

4. データ エンジニアリング チームは、自動化された ETL プロセスの一環としてテーブルのタグ付けシステムを実装し、Unity Catalog 内のテーブルにプログラムでタグを適用する必要があります。
プログラムによってテーブルにタグを追加する SQL コマンドはどれですか?

A) SET TAGS FOR table_name AS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
B) COMMENT ON TABLE table_name TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
C) ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');
D) APPLY TAGS ON table_name VALUES ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

5. データエンジニアは、Databricks 間のシナリオにおいて読み取りパフォーマンスを最適化するために、Delta Sharing を設定しようとしています。受信者は、共有された売上データに対してタイムトラベルクエリとストリーミング読み取りを実行する必要があります。これらの機能を有効にしながら最適なパフォーマンスを実現するには、どの構成が最適でしょうか？

A) パフォーマンスを向上させるには、Databricks 間の共有ではなくオープン共有プロトコルを使用します。
B) 履歴なしでテーブルを共有し、パーティション分割を有効にしてクエリのパフォーマンスを向上させます。
C) 履歴なしでスキーマ全体を共有し、パフォーマンスのために受信者側のキャッシュに依存します。
D) 履歴付きでテーブルを共有し、テーブルでパーティションが有効になっていないことを確認し、共有する前に CDF を有効にします。

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