Wide applicability

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Responsible after sale service

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Sharpen the saw

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

1. データエンジニアが、user_idでグループ化された膨大なユーザーアクティビティログに対してgroupBy集計を実行しています。少数のユーザーが数百万件のレコードを保有しているため、タスクの偏りが生じ、実行時間が長くなっています。この集計における偏りを修正するには、どのような手法が考えられますか？

A) Spark ドライバーのメモリを増やして再試行してください。
B) シャッフルを回避するには、groupBy の代わりに reduceByKey を使用します。
C) 集計前に偏ったユーザーを除外します。
D) 集約前に偏ったキーにランダムなプレフィックスを追加してソルトを使用し、プレフィックスを削除した後に再度集約します。

2. データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?

A) コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。
B) ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。
C) ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。
D) Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。

3. データ エンジニアのチームは、多くの同じデータ品質チェックに対する繰り返しの期待値を含むテーブルを DLT パイプラインに追加しています。
チームのメンバーの 1 人が、このパイプラインに定義されているすべてのテーブルでこれらのデータ品質ルールを再利用することを提案しました。
どのようなアプローチでこれを実現できるでしょうか?

A) パイプライン構成ファイルにアクセスできる外部ジョブを使用して、このパイプラインのテーブルにデータ品質制約を追加します。
B) パイプライン パラメーターとしてスキーマ名を指定して、このパイプラインのターゲット スキーマの外部にある Delta テーブルでデータ品質ルールを維持します。
C) グローバル Python 変数を使用して、同じパイプラインに含まれる DLT ノートブック全体で期待値を可視化します。
D) ファイルの各 DLT ノートブックごとに個別の Databricks ノートブックでデータ品質ルールを管理します。

4. データエンジニアが、customer_id、transaction_timestamp(ミリ秒単位の精度)、amount_spent を含む PySpark DataFrame df 内のトランザクションデータを分析しています。目的は、顧客ごとに、transaction_timestamp の順序に従って、amount_spent の累積合計を計算することです。累積合計には、最も古いタイムスタンプから現在の行までのすべてのトランザクションが含まれ、各顧客パーティション内の時間的な順序が尊重される必要があります。適切なウィンドウ指定を最も正確に構築し、集計を適用して顧客ごとの正確な累積支出を算出する PySpark コードスニペットはどれですか。

A)

B)

C)

D)

5. マルチタスク ジョブでタスクとして実行するように構成されたノートブックを確認するには、どの REST API 呼び出しを使用できますか?

A) /jobs/runs/list
B) /jobs/list
C) /jobs/runs/get-output
D) /jobs/runs/get
E) /jobs/get

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