Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Prüfungsthemen:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
データ エンジニアリング チームは次のコードを管理しています。

このコードが論理的に正しい結果を生成し、ソース テーブル内のデータが重複排除され検証されていると仮定すると、このコードを実行すると何が起こるかを説明するステートメントはどれですか。

A. silver_customer_sales テーブルは、バッチ ジョブとして gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
B. バッチ ジョブは、customer_id を主キーとして使用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを更新し、テーブルの現在のバージョンと異なる値を持つ行のみを置き換えます。
C. gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルは、バッチ ジョブとして silver_customer_sales テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
D. 増分ジョブは、状態ストア内の実行情報を活用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルの集計値を更新します。
E. 増分ジョブは、silver_customer_sales テーブルに新しい行が書き込まれたかどうかを検出します。新しい行が検出されると、すべての集計が再計算され、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを上書きするために使用されます。

Frage #2
ワークスペース管理者が finance_data という新しいカタログを作成し、財務チームリーダーに完全な管理者権限を与えずに権限管理を委任したいと考えています。財務チームリーダーにはどの権限を付与すればよいでしょうか？

A. finance_data カタログに対する MANAGE 権限。
B. finance_data カタログに対する GRANT OPTION 権限。
C. 財務チームをメタストア管理者のリーダーにします。
D. finance_data カタログに対するすべての権限。

Frage #3
Databricks CLI が正しくインストールされ、構成されていると仮定すると、実稼働ジョブで使用するために DBFS がマウントされたオブジェクト ストレージにカスタム Python Wheel をアップロードするには、どの Databricks CLI コマンドを使用できますか?

A. configure
B. libraries
C. workspace
D. fs
E. jobs

Frage #4
データエンジニアがメールアドレスを含む列をマスクしています。目標は、すべての行で同じ長さの出力文字列を生成し、メールアドレスの値ごとに異なる出力を生成することです。
これを実現するにはどの SQL 関数を使用する必要がありますか?

A. hash(email)
B. mask(email, '?')
C. sha1(email)
D. sha2(email, 0)

Frage #5
あるデータ組織は、Unity Catalog 対応ワークスペースからキュレーションされたデータセットを安全に配信するために Delta Sharing を導入しました。データエンジニアリングチームは、大規模な Delta テーブルを社内では Databricks-to-Databricks 経由で、社外では Open Sharing 経由で集約レポートを共有しています。テスト中に、アクセス制御、データ更新の可視性、共有可能なオブジェクトの種類に関する課題に直面しました。Databricks-to-Databricks または Open Sharing と併用する場合の Delta Sharing プロトコルまたは実装の制限事項は何ですか？

A. デルタ共有 (Databricks 間およびオープン共有の両方) では、受信者が選択権限を持っている場合にソース データを変更できます。
B. Delta Sharing は Unity Catalog 対応テーブルをサポートしていません。共有できるのは従来の Hive Metastore テーブルのみです。
C. Databricks 間の共有では、Unity Catalog の受信者は COPY INTO または REST API を使用してデータを手動で再取り込みする必要があります。
D. オープン共有では、受信者はボリューム、モデル、またはノートブックにアクセスできません。静的なデルタ テーブルのみがサポートされます。

Fragen und Antworten: