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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit |
| Topic 2: Monitoring and Alerting | 10% | - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health |
| Topic 3: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance |
| Topic 4: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 5: Data Sharing and Federation | 5% | - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access |
| Topic 6: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 7: Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices - Troubleshoot and debug pipelines |
| Topic 8: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic - Write efficient and maintainable code |
| Topic 9: Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning - Design Medallion Architecture |
| Topic 10: Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1. 新人データエンジニアが、KafkaソースをDelta Lakeに書き込むアプリケーションで重要なフィールドが省略されていることに気づきました。この重要なフィールドはKafkaソース内に存在していたにもかかわらず、この問題が発生しました。
このフィールドは、依存する長期ストレージに書き込まれたデータからも欠落していました。Kafkaサービスの保持期間のしきい値は7日間です。パイプラインは3か月間本番環境で稼働しています。
将来的にこのようなデータ損失を回避するために Delta Lake がどのように役立つかを説明していますか?
A) Delta ログと構造化ストリーミング チェックポイントには、Kafka プロデューサーの完全な履歴が記録されます。
B) Kafka からブロンズ Delta テーブルにすべての生データとメタデータを取り込むと、データ状態の永続的で再生可能な履歴が作成されます。
C) Delta Lake スキーマの進化により、データが元のソース内にある限り、新しく追加されたフィールドの正しい値を遡及的に計算できます。
D) Delta Lake からデータが完全に削除されることはありません。そのため、どのような状況でもデータの損失は発生しません。
E) Delta Lake は、ソース データに存在するすべてのフィールドが取り込みレイヤーに含まれているかどうかを自動的に確認します。
2. データエンジニアリングチームは、顧客テーブルの複数の列にわたるデータ品質を監視するSQLアラートを作成する必要があります。メールアドレスが未入力の顧客の割合が15%を超え、かつ電話番号の形式が無効な顧客の割合が10%を超えた場合にアラートをトリガーしたいと考えています。この複数列のアラート条件を実装するのに適したSQLクエリパターンはどれですか？
A) SELECT COUNT (*) FROM customers WHERE email IS NULL OR phone_format_invalid = true
B) SELECT email_null_pct, phone_invalid_pct FROM (SELECT (COUNT(CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) *
100.0/COUNT (*)) as email_null_pct, (COUNT(CASE WHEN phone NOT RLIKE ''[0-9-+()\\s]+$' THEN 1 END)*
100.0/COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers)
C) SELECT CASE WHEN email_null_pct >15 AND phone_invalid_pct> 10 THEN 1 ELSE 0 END FROM (SELECT (COUNT (CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) * 100.0 / COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers) metrics
D) SELECT email, phone FROM customers WHERE email IS NULL AND phone NOT RLIKE ''[0-9-
+()\\s]+$'
3. データエンジニアは、組織のデータ保持ポリシーを永続的に遵守するために、Databricks の Delta テーブルで削除されたファイルを(デフォルトの 7 日間ではなく)15 日間継続的に保持するようにする必要があります。削除されたファイルのこの保持期間を正しく設定するコード スニペットはどれですか。
A) spark.sql("ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES
('delta.deletedFileRetentionDuration' = 'interval 15 days')")
B) spark.conf.set("spark.databricks.delta.deletedFileRetentionDuration", "15 days")
C) spark.sql("VACUUM my_table RETAIN 15 HOURS")
D) from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/mnt/data/my_table")
deltaTable.deletedFileRetentionDuration = "interval 15 days"
4. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。
5. 大規模な分散型 Databricks バッチおよびストリーミング パイプラインのすべてのノードにわたって一貫した PII マスキングを確保する際の主な技術的課題は何ですか。
A) PII マスキングは直接識別子に対してのみ必要です。
B) 動的データ マスキングは保存時にのみ適用されるため、クエリのパフォーマンスには影響しません。
C) Databricks のネイティブ マスキングは、すべての下流の外部 Databricks システムと自動的に同期します。
D) マスキング関数は、Unity Catalog を通じて標準化および管理され、データの不整合を回避するためにすべての関連データセットに強制適用される必要があります。
Solutions:
| Question # 1 Answer: B | Question # 2 Answer: B | Question # 3 Answer: A | Question # 4 Answer: B | Question # 5 Answer: D |
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