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Cost-efficient Price

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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、共同ワークスペース内のDatabricksジョブのACLを構成する際に、最小権限の原則を適用したいと考えています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) フォルダー レベルの権限のみを使用し、個々のジョブに権限を設定することは避けてください。
B) 各ジョブでの役割に必要な最小限の権限レベル (例: CAN RUN または CAN VIEW) のみをユーザーに割り当てます。
C) すべてのユーザーに CAN RUN 権限を付与し、単一の管理グループに CAN MANAGE 権限を付与します。
D) アクセスの問題を回避するために、すべてのユーザーにすべてのジョブに対する CAN MANAGE 権限を付与します。

2. データエンジニアは、医療費請求データを処理するためのLakeflow宣言型パイプラインを構築しています。メタデータJSONファイルには、複数のテーブルのデータ品質ルールが定義されています。これには以下が含まれます。
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
パイプラインは、ルールをハードコーディングせずに、これらのルールをクレーム テーブルに動的に適用する必要があります。
データエンジニアはこれをどのように実現すべきでしょうか?

A) メタデータ ルールに照らしてレコードを検証するために外部 API を呼び出します。
B) JSON メタデータを読み込み、そのエントリをループし、dlt.expect_all を使用して期待値を適用します。
C) JSON ファイル パスを参照する SQL CONSTRAINT ブロックを使用します。
D) テーブル宣言で、@dlt.expect デコレータを使用して各期待値を参照します。

3. データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、エンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか？

A) 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。
B) 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。
C) UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。
D) 機密列を選択せず​​にビューを作成します。

4. ビューは次のコードで登録されます。

ユーザーと注文は両方とも Delta Lake テーブルです。
どの文が recent_orders のクエリ結果を表していますか?

A) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
B) ビューが定義されると結果が計算され、キャッシュされます。これらのキャッシュされた結果は、新しいレコードがソース テーブルに挿入されるたびに増分更新されます。
C) ビューが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルを結合した結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、ビューがクエリされたときに返されます。
D) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。

5. 開発者はDatabricks Reposの認証情報を設定し、リモートGitリポジトリのクローンを作成しました。しかし、ワークスペースで現在表示されている唯一のブランチであるメインブランチに変更を加える権限がありません。このユーザーがチームメイトの作業を上書きするリスクなしにコードの更新を共有するには、どのような方法がありますか？

A) リポジトリを使用してすべての差異をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。
B) repos を使用してリモート リポジトリのフォークを作成し、すべての変更をコミットして、ソース リポジトリにプル リクエストを作成します。
C) Repos を使用してすべての相違点をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。
D) Repos を使用して、リモート Git リポジトリから変更をプルし、変更がプルされたときに表示されたブランチに変更をコミットしてプッシュします。
E) Repos を使用して新しいブランチを作成し、すべての変更をコミットし、変更をリモート Git レパートリーにプッシュします。

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