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Last Updated: Sep 24, 2026
No. of Questions: 250 Questions & Answers with Testing Engine
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Data Modeling and Transformation | - Dimensional modeling concepts - Spark SQL transformations - Performance optimization techniques |
| Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Workspace and cluster architecture - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Data governance concepts (Unity Catalog basics) |
| Delta Lake and Data Management | - Delta Lake transactions and ACID properties - Time travel and versioning - Schema evolution and enforcement |
| Production Pipelines and Orchestration | - Databricks Workflows - Job scheduling and monitoring - Error handling and recovery strategies |
| Data Ingestion and Processing | - ETL pipeline design patterns - Batch and streaming ingestion with Auto Loader - Structured Streaming fundamentals |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
データ エンジニアは、非常に類似したコードを持つ複数のテーブル定義を含む次の DLT コードをリファクタリングしたいと考えています。
パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。
パイプラインは、このリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、これらのテーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?
- A. パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。
- B. テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
- C. 一般化された名前とプロパティを使用して、for ループを別のテーブル定義内にラップし、内部のテーブル定義の名前とプロパティに置き換えます。
- D. テーブル定義を別の関数に移動し、for ループ内で異なる入力パラメータを使用してこの関数を呼び出します。
Correct Answer: D 🗳️
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データエンジニアは、顧客取引データを処理する本番環境のLakeflow宣言型パイプラインを管理しています。パイプラインには、transaction_amount > 0やcustomer_id IS NOT NULLといった、いくつかのデータ品質期待値が含まれています。これらの期待値は、SQLのEXPECT句を使用して定義されています。
エンジニアは、最新のパイプライン更新中に各期待値を満たしたレコード数と満たなかったレコード数を分析することで、パイプラインのデータ品質を監視することを目指しています。Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログは、event_log_tableというDeltaテーブルに保存されます。
最新のパイプライン更新では、各期待値の名前、関連付けられたデータセット、期待値を満たしたレコードの数、期待値を満たさなかったレコードの数などの情報を抽出するための、プログラム的に適切なアプローチを決定します。
Lakeflow 宣言型パイプライン イベント ログから必要なデータ品質メトリックを取得する方法はどれですか。
- A. event_log_table で、event_type = 'data_quality' のイベントを照会し、passed_records フィールドと failed_records フィールドを直接選択します。
- B. event_log_table にアクセスし、event_type = 'expectation_result' のイベントをフィルタリングし、詳細フィールドから期待メトリックを抽出します。
- C. Lakeflow 宣言型パイプライン UI を使用して特定のパイプラインに移動し、データセットを選択し、[データ品質] タブを表示して期待メトリックを手動で取得します。
- D. event_log_table にアクセスし、event_type = 'flow_progress' のイベントをフィルタリングし、details.flow_progress.data_quality.expectations フィールドを解析して必要なメトリックを抽出します。
Correct Answer: B 🗳️
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ジョブ実行履歴の保持に関して正しい記述はどれですか?
- A. 60日間保存され、その後ログはアーカイブされます
- B. ジョブ実行ログをエクスポートまたは削除するまで保持されます
- C. 60日間保持され、その間にノートブックの実行結果をHTMLにエクスポートできます。
- D. 30日間保持され、その間にジョブ実行ログをDBFSまたはS3に配信できます。
- E. 90日間、またはカスタム実行構成を通じて実行IDが再利用されるまで保持されます。
Correct Answer: C 🗳️
Databricks はカスタム Python コード パッケージのインストールにどのディストリビューションをサポートしていますか?
- A. Wheels
- B. sbt
- C. jars
- D. nom
- E. CRAN
- F. CRAM
Correct Answer: D 🗳️
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ジュニア開発者が、ノートブック内のコードが開発環境で正しい結果を生成しないと訴えています。共有されたスクリーンショットを見ると、Databricks Reposでバージョン管理されたノートブックを使用しているにもかかわらず、古いロジックを含む個人用ブランチを使用していることがわかります。目的のブランチ「dev-2.3.9」は、ブランチ選択ドロップダウンに表示されていません。
どのアプローチによって、開発者はこのノートブックの現在のロジックを確認できるでしょうか?
- A. Repos を使用して dev-2.3.9 ブランチをチェックアウトし、現在のブランチとの競合を自動解決します。
- B. すべての変更をリモート Git リポジトリのメイン ブランチにマージし、リポジトリを再度クローンします。
- C. Repos を使用してリモート Git リポジトリから変更をプルし、dev-2.3.9 ブランチを選択します。
- D. Repos を使用してプル リクエストを作成し、Databricks REST API を使用して現在のブランチを dev-2.3.9 に更新します。
- E. Repos を使用して現在のブランチと dev-2.3.9 ブランチをマージし、プルリクエストを作成してリモートリポジトリと同期します。
Correct Answer: C 🗳️
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Amazing dump for Databricks
Ben
Thank you for the dump Databricks Certified Data Engineer Professional Exam
Channing
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