Reasonable time allocation
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Massive learning materials
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation |
| Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
| Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices - Troubleshoot and debug pipelines |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules - Implement schema evolution and management |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. セキュリティ分析パイプラインでは、数十億の生の接続ログを地理位置情報データで強化する必要があります。
参加は、各イベントのアドレスがどの IPv4 範囲に該当するかを見つけることにかかっています。
表1: network_events (50億行)
イベントID ip_int
42 3232235777
表2: ip_ranges (200万行)
start_ip_int end_ip_int 国
3232235520 3232236031 米国
クエリは現在非常に遅いです:
n.event_id、n.ip_int、r.countryを選択します。
network_events n から
結合ip_ranges r
n.ip_int が r.start_ip_int と r.end_ip_int の間です。
ロジックを維持しながらクエリを最も劇的に高速化するには、どの変更が必要ですか?
A) 範囲結合ヒント /*+ RANGE_JOIN(r, 65536) */ を追加します。
B) ブロードキャストヒントを追加します: ip_ranges に /*+ BROADCAST(r) */ を追加します。
C) spark.sql.shuffle.partitions を 200 から 10000 に増やします。
D) /*+ MERGE(r) */ を使用してソートマージ結合を強制します。
2. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。
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。
3. データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。
以下のコードでは、Impressionsはウォーターマーク(「event_time」、「10 minutes」)付きのストリーミングデータフレームです。
データ エンジニアは、クエリの速度が大幅に低下していることに気付きました。
どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?
A) イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime かつ clickTime <= impressionTime 間隔 1 時間
B) イベント時間制約に参加: clickTime + 3 時間 < impressionTime - 2 時間
C) イベント時間制約での結合: clickTime == impressionTime を leftOuter 結合で使用
D) イベント時間制約に参加: clickTime >= impressionTime - 間隔 3 時間、透かしを削除
4. エンドツーエンド テストの主な利点を説明している記述はどれですか。
A) アプリケーションの構成要素内のエラーを正確に特定します。
B) テストスイートの自動化が容易になります
C) すべてのコードパスとブランチのテスト範囲を提供します。
D) アプリケーションの実際の使用状況を厳密にシミュレートします。
5. 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) sha2(email, 0)
B) hash(email)
C) mask(email, '?')
D) sha1(email)
Solutions:
| Question # 1 Answer: A | Question # 2 Answer: A | Question # 3 Answer: A | Question # 4 Answer: D | Question # 5 Answer: B |
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