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

1. データエンジニアは、頻繁に更新と削除が行われる 800GB の UC マネージドテーブルに対する MERGE 操作を最適化しています。MERGE のパフォーマンスを向上させるために、エンジニアが優先すべき 2 つのアクションはどれですか(2 つ選択してください)。

A) マージの代わりにテーブルを上書きします。
B) テーブル上の削除ベクトルがまだ有効になっていない場合は有効にします。
C) マージ結合キーを使用して Liquid クラスタリングを適用します。
D) 高カーディナリティ列では ZORDER を使用します。
E) テーブルを日付でパーティション分割します。

2. 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) spark.sql.shuffle.partitions を 200 から 10000 に増やします。
B) /*+ MERGE(r) */ を使用してソートマージ結合を強制します。
C) 範囲結合ヒント /*+ RANGE_JOIN(r, 65536) */ を追加します。
D) 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。

3. 本番環境で構造化ストリーミング ジョブをスケジュールする場合、クエリの失敗から自動的に回復し、コストを低く抑える構成はどれですか。

A) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行: なし;
最大同時実行数: 1
B) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 無制限
C) クラスター: 新しいジョブ クラスター;
再試行: なし;
最大同時実行数: 1
D) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1
E) クラスター: 既存の多目的クラスター。
再試行回数: 無制限
最大同時実行数: 1

4. データエンジニアは、Lakeflow Spark Declarative Pipeline の AUTO CDC API を使用して、ソーステーブル (orders_source) からターゲットテーブル (orders_target) への削除処理を伝播させています。ソーステーブルでは変更データフィード (CDF) が有効になっていますが、上流の遅延により、一部の削除イベントが順序どおりに配信されません。AUTO CDC API は、順序どおりに配信されないイベントが発生しても、削除処理が正しく適用されることを内部的にどのように保証しているのでしょうか？

A) ターゲット テーブルで VACUUM を実行し、競合するレコードを消去します。
B) 同じキーの更新後に削除が行われた場合は無視されます。
C) 変更を適用する前に、受信イベントをタイムスタンプで手動で並べ替えます。
D) イベントを順序付けるために sequence_by を使用し、古いシーケンスが処理されるまで削除された行の tombstone を保持します。

5. データエンジニアは、複雑な結合と大規模なデータセットを含むDatabricks SQL上で実行速度が遅いDelta Lakeクエリのトラブルシューティングを行っています。根本原因が、不適切なデータスキップ、非効率的な結合戦略、あるいは過剰なデータシャッフルのいずれに関連しているかを特定する必要があります。ネイティブのDatabricksツールを用いて、具体的なボトルネックを特定するには、どのアプローチが適切でしょうか？

A) クエリプロファイルの上位演算子パネルを分析して、BroadcastNestedLoopJoin などの高コスト操作を特定します。
B) EXPLAIN コマンドを有効にして、解析された論理プランを確認し、シャッフル サイズを手動で推定します。
C) ジョブ UI でクエリの実行時間を確認し、クラスター リソース使用率メト​​リックと相関させます。
D) LIMIT 句を使用してクエリのサブセットを実行し、実行時間を完全なデータセットと比較します。

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