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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語 Exam Syllabus Topics:
| Topic | Details |
|---|---|
| Topic 1 |
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| Topic 2 |
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| Topic 3 |
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| Topic 4 |
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| Topic 5 |
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Reference: https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate
Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版) Sample Questions:
データエンジニアが、テーブルからデータを読み込み、データを操作し、新しいテーブルにストリーミング書き込みを行うように、構造化ストリーミングジョブを設定しました。
データエンジニアが使用したコードブロックは以下のとおりです。
データエンジニアは、クエリが利用可能なすべてのデータを必要な数のバッチで処理することだけを望んでいる。
データエンジニアは、空欄を埋めるためにどのコード行を使用すべきでしょうか？
- A. trigger(processingTime="once")
- B. trigger(availableNow=True)
- C. トリガー(1回=True)
- D. トリガー(継続="1回")
Correct Answer: B 🗳️
データエンジニアリングチームは、SaaSアプリからデータインテリジェンスプラットフォームに顧客トランザクションを段階的に取り込む必要があります。
- 変更データの取得機能(更新および削除を含む)を内蔵
- スキーマの自動進化
- 再試行機能と最小限のメンテナンスを備えたサーバーレス実行
- OAuthのサポートと基本的な監視
これらの要件をすべて満たすソリューションはどれですか？
- A. エクスポートされたSaaSファイルとSaaS APIを呼び出すSDPにAuto Loaderを使用し、CDC、スキーマ変更、OAuth、および再試行を独自のコードで処理します。
- B. SaaS REST API を呼び出し、カスタム CDC とスキーマ進化を使用して Silver テーブルに直接書き込むバッチ ジョブをリージョンごとにスケジュールし、アドホックな基本監視にはシステム テーブルを使用します。
- C. Lakeflow Connect 標準コネクタを使用し、ワークフローで MERGE ベースの CDC、スキーマ進化、および再試行を実装し、専用の監視ダッシュボードを設定します。
- D. Lakeflow Connect マネージド コネクタを使用して、組み込みの CDC、スキーマ進化、OAuth、および再試行機能を備えたサーバーレス コンピューティングを SaaS アプリに使用し、その後 Lakeflow Spark Declarative Pipelines を使用して下流で処理します。
Correct Answer: D 🗳️
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データエンジニアは、DatabricksのDelta Live Tables（DLT）を使用して、顧客データを取り込むためのシンプルなデータパイプラインを構築しています。生の顧客データは、JSON形式でクラウドストレージに保存されています。タスクは、生のJSONデータを読み取り、Deltaテーブルに書き込んでさらに処理するDLTパイプラインを作成することです。
どのコード スニペットが生の JSON データを正しく取り込み、DLT を使用して Delta テーブルを作成しますか?
- A.
- B.
- C.
- D.
Correct Answer: A 🗳️
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データエンジニアがデータパイプラインを設計しています。ソースシステムは、他のプロセスでも使用される共有ディレクトリにファイルを生成します。そのため、ファイルはそのまま保持され、ディレクトリ内に蓄積されます。データエンジニアは、パイプラインの前回の実行以降に追加されたファイルを特定し、各実行でそれらの新しいファイルのみを取り込むようにパイプラインを設定する必要があります。
データ エンジニアがこの問題を解決するために使用できるツールは次のどれですか。
- A. データエクスプローラー
- B. Unity カタログ
- C. デルタ湖
- D. オートローダー
- E. データブリックスSQL
Correct Answer: D 🗳️
データエンジニアは、SalesforceからJSON形式の変更データを、ローコードかつフルマネージドな環境でUnityカタログで管理されるDeltaテーブルに取り込む必要があります。このデータエンジニアは、Databricksのどの機能を使用すべきでしょうか？
- A. PySparkノートブックでSalesforce REST APIを使用して変更されたレコードをクエリし、Deltaテーブルに書き込みます。
- B. Unity Catalog Deltaテーブルに書き込むLakeflow Connect管理型Salesforceコネクタ
- C. SalesforceがエクスポートしたS3バケットからJSONファイルを読み込むオートローダー
- D. DBFS上のファイル到着をトリガーとする自動ローダー
Correct Answer: B 🗳️
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