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

1. 2人のデータエンジニアが、別々のブランチで同じDatabricksノートブックに取り組んでいます。両者ともコードの同じセクションを編集しています。一方がDatabricks GitフォルダーUIを使用して、もう一方のブランチを自分のブランチにマージしようとしたところ、そのノートブックファイルでマージの競合が発生しました。UIは競合をハイライト表示し、解決方法を提示します。データエンジニアは、Databricks Gitフォルダーを使用してこのマージの競合をどのように解決すればよいでしょうか？

A) Databricks ワークスペース UI を介して競合しているノートブック ファイルを削除し、削除をコミットして、新しいコミットでノートブックを最初から再作成し、競合を完全に回避します。
B) マージを中止し、すべてのローカル変更を破棄して、競合するコードを確認せずにマージ操作を再試行します。
C) クラスターの Web ターミナルで Git CLI を使用して、競合したマージを強制的にプッシュし (git push -force)、リモート ブランチをローカル バージョンで上書きして変更を破棄します。
D) Git フォルダー UI を使用してノートブック ファイルを手動で編集し、両方のバージョンから必要な行を選択し、競合マーカーを削除して、競合を解決済みとしてマークします。

2. 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) 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。
C) 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。
D) 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。
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。

3. 上流システムは、特定のデータバッチの日付をパラメータとしてDatabricks Jobs APIに渡すように構成されています。スケジュール対象のノートブックは、このパラメータを使用して、以下のコードでデータを読み込みます。
df = spark.read.format("parquet").load(f"/mnt/source/(date)")
上記のコード ブロックで使用されている日付 Python 変数を作成するには、どのコード ブロックを使用する必要がありますか?

A) input_dict = input()
date= input_dict["date"]
B) date = spark.conf.get("date")
C) date = dbutils.notebooks.getParam("date")
D) dbutils.widgets.text("date", "null")
date = dbutils.widgets.get("date")
E) import sys
date = sys.argv[1]

4. データアーキテクトは、様々なビジネス要件に合わせてデータを効率的に処理するためのDatabricksソリューションを設計しています。データエンジニアは、ストリーミングテーブルではなくマテリアライズドビューをどのようなシナリオで使用すべきでしょうか？

A) 複数の大きなテーブルからの複雑な集計と結合を事前計算して、BI ダッシュボードのパフォーマンスを向上します。
B) 即時アラートを実現するために、1 秒未満の処理要件で Apache Kafka トピックからデータを取り込みます。
C) 数秒以内にデータベースの変更を検出して応答する必要がある CDC (変更データ キャプチャ) パイプラインを実装します。
D) ウェブサイトからの大量の継続的なクリックストリーム データを処理し、ユーザーの行動をリアルタイムで監視します。

5. ジュニアデータエンジニアが、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。遅れて到着するデータについては、増分状態情報を10分間保持する必要があります。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A) withWatermark("event_time", "10 minutes")
B) slidingWindow("event_time", "10 minutes")
C) delayWrite("event_time", "10 minutes")
D) await("event_time + `10 minutes'")
E) awaitArrival("event_time", "10 minutes")

Solutions: