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Databricks Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語

Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語

試験コード:Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN

試験名称:Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)

最近更新時間:2026-06-28

問題と解答:全250問

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Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題:

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


2. データエンジニアは、エアギャップ環境のDatabricks環境にPyYAML Pythonパッケージをインストールする必要があります。ワークスペースからPyPIに直接インターネットアクセスすることはできません。エンジニアは.whlファイルをローカルにダウンロードし、すべての新規クラスターで自動的に利用できるようにしたいと考えています。データエンジニアはどのようなアプローチを採用すべきでしょうか?

A) PyYAML .whl ファイルをユーザーのホーム ディレクトリにアップロードし、クラスター スコープの init スクリプトを作成してインストールします。
B) プライベート PyPI リポジトリを設定し、pip インデックス URL 経由でインストールします。
C) .whl ファイルを Databricks Git Repos に追加し、自動インストールを想定します。
D) PyYAML .whl ファイルを Unity カタログボリュームにアップロードし、許可リストに登録されていることを確認し、そのパスからインストールするクラスタースコープの init スクリプトを作成します。


3. 退職するプラットフォームオーナーは現在、複数のカタログの所有権を保持し、ストレージの認証情報と外部ロケーションを管理しています。データエンジニアは、継続性を確保するよう求められています。具体的には、カタログの所有権をプラットフォームチームグループに移管し、継続的な権限管理を委任し、デルタ共有を介してデータの受信と共有を行う権限を維持する必要があります。メタストア全体でこれらのアクションを実行するには、どのような役割が必要ですか?

A) アカウント管理者。アカウント管理者はメタストアを作成することはできますが、カタログの所有権を変更することはできないためです。
B) カタログ所有者。カタログ所有者はメタストア内の任意のカタログ内の任意のオブジェクトを転送できるためです。
C) メタストア管理者。メタストア管理者は、共有や受信者を含むすべてのメタストア オブジェクトにわたって所有権を譲渡し、権限を管理できるためです。
D) ワークスペース管理者。ワークスペース管理者は、任意の Unity Catalog オブジェクトの所有権を譲渡できるためです。


4. 大規模なデータセットを扱うパフォーマンスが重要なアプリケーションでは、従来の PySpark UDF よりも Pandas UDF が好まれることが多いのはなぜでしょうか?

A) ネイティブ Spark 最適化を使用して Python で関数の行レベルの実行が可能になり、列実行の必要性がなくなります。
B) 軽量の Python ラッパーを介して各行を個別にストリーミングすることで、メモリ使用量を最小限に抑え、バッチ処理のオーバーヘッドを回避します。
C) シリアル化を完全にバイパスすることで JVM と Python の境界を排除し、データ変換のオーバーヘッドを回避します。
D) Apache Arrow を活用して、JVM と Python ランタイム間のベクトル化された操作を可能にし、シリアル化コストを削減し、計算効率を向上させます。


5. ジュニア データ エンジニアが、Databricks ジョブ UI を使用して一連のジョブを手動で構成しました。
エンジニアは自分の作業を確認すると、自分が各ジョブの「オーナー」としてリストされていることに気づきます。
「所有者」権限を「DevOps」グループに移管しようとしましたが、このタスクを正常に完了できません。
この権限の譲渡を妨げている原因を説明している記述はどれですか?

A) デフォルトの「admins」グループ以外では、個々のユーザーにのみジョブに対する権限を付与できます。
B) Databricks ジョブの作成者は常に「所有者」権限を持ちます。この構成は変更できません。
C) ワークスペース管理者のみがグループに「所有者」権限を付与できます。
D) Databricks ジョブには所有者が 1 人だけ必要です。「所有者」権限をグループに割り当てることはできません。
E) ユーザーは、そのグループのメンバーである場合にのみ、ジョブの所有権をグループに譲渡できます。


質問と回答:

質問 # 1
正解: C
質問 # 2
正解: D
質問 # 3
正解: C
質問 # 4
正解: D
質問 # 5
正解: D

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