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In the era of informational globalization, the world has witnessed climax of science and technology development, and has enjoyed the prosperity of various scientific blooms. In 21st century, every country had entered the period of talent competition, therefore, we must begin to extend our Databricks working skills, only by this can we become the pioneer among our competitors. At the same time, our competitors are trying to capture every opportunity and get a satisfying job. In this case, we need a professional Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 certification, which will help us stand out of the crowd and knock out the door of great company.

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

2. 統合テストについて説明している記述はどれですか?

A) アプリケーションの個々の要素の動作を検証します
B) 手動介入が必要
C) アプリケーションのユースケースを検証する
D) 自動テストフレームワークが必要です
E) アプリケーションのサブシステム間の相互作用を検証します

3. 現在アクティブなクラスター内のすべてのノードに、ノートブック レベルのスコープを持つ Python パッケージをインストールする方法は何ですか?

A) クラスターUIを使用してPyPiからライブラリをインストールする
B) ノートブックのセルで &sh install を使用する
C) ノートブックのセルで &Pip install を使用する
D) ノートブックのセットアップスクリプトで source env/bin/activate を実行します。

4. データエンジニアは、データスキューと頻繁に変更されるクエリフィルター列に悩まされているマネージドDeltaテーブルを最適化しています。エンジニアは、クエリパターンの変化に伴うコストのかかるデータ書き換えを回避したいと考えています。テーブルサイズは1TB未満です。データエンジニアはこの要件をどのように満たすべきでしょうか？

A) 既存のファイルを書き換えることなくデータレイアウトを柔軟に再編成し、新しいフィルター列に簡単に適応できるため、Z オーダーを適用します。
B) 効率的なデータスキップを提供し、いつでもパーティション列を簡単に変更できるため、Hive スタイルのパーティション分割を使用します。
C) パーティション分割と Z オーダーを組み合わせることで、柔軟性を最大限に高め、クエリ パターンの変更に伴うメンテナンスを最小限に抑えます。
D) データの偏りを効率的に処理し、既存のデータを書き換えずにクラスタリング キーを変更し、進化するクエリ パターンに適応できるため、Liquid Clustering を有効にします。

5. 運用ワークロードは、外部の変更データキャプチャフィードからの更新を、常時稼働の構造化ストリームジョブとして Delta Lake テーブルに段階的に適用します。このテーブルのデータが最初に移行された際に、OPTIMIZE が実行され、ほとんどのデータファイルのサイズが 1 GB に変更されました。ストリーミング運用ジョブでは、自動最適化と自動圧縮の両方がオンになっていました。最近のデータファイルのレビューでは、テーブル内の各パーティションには少なくとも 1 GB のデータが含まれており、テーブル全体のサイズは 10 TB を超えているにもかかわらず、ほとんどのデータファイルは 64 MB 未満であることがわかりました。
ファイル サイズが小さくなる理由として考えられるのは次のうちどれでしょうか?

A) テーブルで計算されたZオーダーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。C テーブルで計算されたブルームフィラーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。
B) Databricks は、MERGE 操作の所要時間を短縮するために、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
C) Databricks は、各パーティションのデータ量に基づいて、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
D) Databricks は、テーブル内のデータの全体的なサイズに基づいて、ターゲット ファイルのサイズを小さくするように自動調整しました。

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