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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
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。

2. ある組織は、Webアプリケーションとモバイルアプリケーションから顧客データを処理しています。データには、氏名、メールアドレス、電話番号、位置情報履歴などが含まれます。データは、バッチファイル(SFTPから毎日)とストリーミングJSONイベント(Kafkaからリアルタイム)の両方で受信されます。
データ プライバシー ポリシーに準拠するには、次の要件を満たす必要があります。
- 電子メール、電話などの個人識別情報(PII)
番号および IP アドレスは保存前にマスクまたは匿名化する必要があります。
- バッチパイプラインとストリーミングパイプラインの両方で一貫したPIIを適用する必要がある
取り扱い。
- マスキング ロジックは監査可能かつ再現可能である必要があります。
- マスクされたデータは、ダウンストリーム分析に使用できる必要があります。
データ エンジニアは、バッチ モードとストリーミング モードの両方をサポートし、PII にデータ マスキングを適用し、監査の追跡可能性を維持する準拠データ パイプラインを Databricks 上でどのように設計すればよいでしょうか。

A) バッチおよびストリーミング取り込みに Lakeflow 宣言型パイプラインを使用し、PII マスキング関数を定義して、Delta Lake に書き込む前の Bronze 取り込み中に適用します。
B) ノートブックを使用してバッチ データを読み込み、SQL ウェアハウスを使用してストリーミング データを取り込みます。Silver テーブルで Unity Catalog 列マスクを使用して、保存後にフィールドを編集します。
C) 系統追跡のために PII をマスクせずに Bronze に保存し、レポートに使用される Gold テーブルにマスキング ロジックを適用できるようにします。
D) Lakeflow 宣言型パイプラインを使用してバッチ データとストリーミング データの両方を取り込み、読み取り時に Unity カタログ列マスクを介してマスキングを適用して、取り込み中にデータが変更されないようにします。

3. データエンジニアは、Unity Catalog で管理されるテーブル内の機密性の高い列に列マスキングを実装する必要があります。マスキングロジックでは、ユーザーが特定のグループに属しているかどうかを動的にチェックする必要があります。このグループは、グループを許可された部門にマッピングする別のテーブル(group_access)で定義されています。この要件を効率的に適用するには、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) 機密列を選択せず​​にビューを作成します。
B) UDF 内の group_access マッピング テーブルを参照する列マスクを適用します。
C) 行フィルターを使用して、ユーザーのグループに基づいてアクセスを制限します。
D) 許可されたグループをハードコードする UDF を作成し、それを列マスクとして適用します。

4. 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) .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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

5. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、ユーザーのレコード削除を審査しています。削除リクエストをuser_lookupテーブルからユーザー集計テーブルに反映させるため、以下のロジックが実装されています。

user_id が一意の識別キーであり、削除を要求したすべてのユーザーが user_lookup テーブルから削除されていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、user_aggregates テーブルから削除されるレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由はどれですか。

A) いいえ。Delta Lake の DELETE コマンドは、MERGE INTO コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。
B) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、BACUM コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを削除するまで、タイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。
C) はい。Delta Lake ACID 保証により、DELETE コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。
D) はい。変更データ フィードは外部キーを使用して、Lakehouse 全体での削除の一貫性を確保します。
E) いいえ。変更データ フィードは挿入と更新のみを追跡し、削除されたレコードは追跡しません。

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