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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、スキーマ「finance」内のUnityカタログテーブル「customer_data」を管理しています。このテーブルには、SSNやcredit_scoreといった機密性の高いフィールドが含まれています。インターンシップグループはマスクされた値のみを参照でき、アナリストグループは担当地域の行のみにアクセスできる必要があります。データエンジニアは、データの重複を避けつつ、ユーザーロールと地域に基づいてアクセスを制限する必要があります。データエンジニアはこのセキュリティポリシーをどのように適用すればよいでしょうか？

A) ユーザー ロールに基づいて Unity Catalog の行フィルターを使用し、リージョンに基づいて列マスクを使用します。
B) 地域に基づいて Unity Catalog の行フィルターを使用し、ユーザー ロールに基づいて列マスクを使用します。
C) current_user() および is_account_group_member() 関数を使用してビューを作成し、各機密列の SQL SELECT 句内でマスキング ロジックを適用します。
D) 各ユーザー ロールに対して動的ビューを作成し、ACL を使用してアクセスを管理します。

2. ビジネスインテリジェンスチームは、小売業のストーリーに関する様々なサマリー指標を追跡するためのダッシュボードを設定しています。これには、前日の総売上に加え、様々な期間の合計と平均が含まれます。このダッシュボードに必要なフィールドのスキーマは次のとおりです。

需要予測のために、Lakehouseには、ほぼリアルタイムで増分更新されるすべての明細別売上の検証済みテーブルが含まれています。このテーブルはproducts_per_orderという名前で、以下のフィールドが含まれています。

長期的な売上動向に関するレポートは変動が少ないため、新しいダッシュボードを使用するアナリストはデータを1日に1回更新するだけで済みます。ダッシュボードは通常の営業日を通して多くのユーザーからインタラクティブにクエリされるため、結果が迅速に返され、各マテリアライズに関連する計算量全体が削減されます。
起こりうるコストを制御および制限しながら、エンドユーザーの期待を満たすソリューションはどれですか?

A) Structure Streaming を使用して、Databricks ノートブック内の products_per_order テーブルに対してライブ ダッシュボードを構成します。
B) 必要な値を各更新で上書きされるテーブルとして保存するように夜間バッチ ジョブを構成して、ダッシュボードに入力します。
C) ダッシュボードが更新されるたびに、products_per_order に対して増分読み取りを実行するように webhook を構成します。
D) Delta Cache を使用して、products_per_order テーブルをメモリ内に保持し、クエリごとにダッシュボードを高速化します。
E) products_per_order テーブルに対してビューを定義し、このビューに対してダッシュボードを定義します。

3. データエンジニアは、医療費請求データを処理するためのLakeflow宣言型パイプラインを構築しています。メタデータJSONファイルには、複数のテーブルのデータ品質ルールが定義されています。これには以下が含まれます。
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
パイプラインは、ルールをハードコーディングせずに、これらのルールをクレーム テーブルに動的に適用する必要があります。
データエンジニアはこれをどのように実現すべきでしょうか?

A) テーブル宣言で、@dlt.expect デコレータを使用して各期待値を参照します。
B) JSON メタデータを読み込み、そのエントリをループし、dlt.expect_all を使用して期待値を適用します。
C) メタデータ ルールに照らしてレコードを検証するために外部 API を呼び出します。
D) JSON ファイル パスを参照する SQL CONSTRAINT ブロックを使用します。

4. ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例：UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか？

A) 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする
B) Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする
C) Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する
D) Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする

5. マルチタスク ジョブでタスクとして実行するように構成されたノートブックを確認するには、どの REST API 呼び出しを使用できますか?

A) /jobs/list
B) /jobs/get
C) /jobs/runs/get
D) /jobs/runs/list
E) /jobs/runs/get-output

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