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Convenient for reading and making notes

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

1. ユーザーは、DLT 期待値を使用して、派生テーブル レポートに、テーブル validation_copy に含まれるソースからのすべてのレコードが含まれていることを検証したいと考えています。
ユーザーは、レポート テーブル定義に期待値を追加することでこれを達成しようとしますが、失敗します。

どのアプローチを使用すれば、DLT 期待値を使用して、このテーブルに存在するすべての期待レコードを検証できますか?

A) validation_copyとレポートに対して左外部結合を実行するビューを定義し、レポートテーブルのDLT期待値でこのビューを参照します。
B) 2 つのテーブルで左外部結合を実行する SQL UDF を定義し、レポート テーブルの DLT 期待値のレポート キー値に null 値が返されるかどうかを確認します。
C) 検証コピーとレポートに対して左外部結合を実行する一時テーブルを定義し、レポートキー値がnullにならないという期待値を定義します。
D) validation_copyとreportとreportの左外部結合を実行し、その結果をreportテーブルのDLT期待値と比較する関数を定義します。

2. データアーキテクトは、データガバナンス戦略の一環としてDelta Sharingを実装し、外部パートナーや社内の事業部門との安全なデータ連携を実現しようとしています。アーキテクトは、セキュリティ境界と監査コンプライアンスを維持しながら、指定されたデータスチュワードがそれぞれのドメインで共有を作成できる権限フレームワークを確立する必要があります。適切なセキュリティガバナンスとアクセス制御を維持しながら、ユーザーがDelta Shareを作成、設定、管理できるようにするには、具体的にどのような権限とロールを割り当てる必要がありますか？

A) ユーザーはメタストア管理者であるか、メタストアに対するCREATE SHARE権限を持っている必要があります。
B) ユーザーはワークスペースの共有管理権限が必要です
C) ワークスペース管理者のみが共有を作成および管理できます
D) USE_CATALOG権限を持つユーザーは誰でも共有を作成できます

3. ある企業は、複数のデータソースにLakehouse Federationを実装したいと考えていますが、データの一貫性と、すべてのチームが同じ権限のあるデータバージョンにアクセスできるようにすることを懸念しています。Lakehouse Federationがデータの一貫性を維持するために適切な記述はどれですか？

A) 個別のデータ同期サービスを展開する必要があります。
B) フェデレーションは、ソース システムの現在の状態を反映する読み取り専用アクセスを提供します。
C) フェデレーションは手動で更新する必要があるローカル コピーを作成します。
D) フェデレーションは、すべてのソースからの変更データ キャプチャ (CDC) を実装します。

4. ストレージとコンピューティングのコストを削減するために、データ エンジニアリング チームには、ビジネス インテリジェンス ダッシュボード、顧客向けアプリケーション、本番環境の機械学習モデル、アドホック分析クエリによって活用される一連の集計テーブルをキュレートする任務が与えられています。
データエンジニアリングチームは、顧客向けアプリケーションからの新たな要件を認識しました。これは、彼らが完全に管理する唯一のダウンストリームワークロードです。その結果、組織全体の多数のチームが使用する集計テーブルで、いくつかのフィールドの名前を変更する必要があり、さらにフィールドも追加する必要があります。
管理する必要があるテーブルの数を増やすことなく、組織内の他のチームへの影響を最小限に抑えながら状況に対処できるソリューションはどれですか?

A) 必要なスキーマと新しいフィールドを持つ新しいテーブルを作成し、Delta Lake のディープ クローン機能を使用して、1 つのテーブルにコミットされた変更を対応するテーブルに同期します。
B) テーブルのスキーマが変更されることをすべてのユーザーに通知します。通知には、履歴クエリと一致するように新しいテーブル スキーマを元に戻すために必要なロジックを含めます。
C) 特定の日付にテーブル スキーマとフィールド名が変更されることをすべてのユーザーに警告するテーブル コメントを追加します。顧客向けアプリケーションの仕様に合わせて、既存のテーブルを上書きします。
D) 必要なすべてのフィールドと新しい名前を持つ新しいテーブルを構成し、これを顧客向けアプリケーションのソースとして使用します。新しいテーブルから選択したフィールドにエイリアスを設定することで、元のデータ スキーマとテーブル名を維持するビューを作成します。
E) 現在のテーブル定義を、現在集計テーブルを書き込んでいるクエリ ロジックで定義された論理ビューに置き換え、顧客向けアプリケーションを強化するための新しいテーブルを作成します。

5. Delta Lake Auto Compaction について説明している記述はどれですか?

A) 最適化された書き込みでは、ディレクトリ パーティションではなく論理パーティションが使用されます。パーティション境界はメタデータでのみ表されるため、書き込まれる小さなファイルの数は少なくなります。
B) 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。圧縮できる場合は、デフォルトの 1 GB に向けて最適化ジョブが実行されます。
C) 書き込みが完了した後、ファイルをさらに圧縮できるかどうかを検出するための非同期ジョブが実行されます。圧縮できる場合は、デフォルトの 128 MB に向けて最適化ジョブが実行されます。
D) ジョブ クラスターが終了する前に、最新のジョブ中に変更されたすべてのテーブルに対して最適化が実行されます。
E) データはメモリに直接コミットされるのではなく、メッセージング バスのキューに入れられます。ジョブが完了すると、すべてのデータはメッセージング バスから 1 つのバッチでコミットされます。

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