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Very comprehensive contents

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

1. あるデータエンジニアが、組織内の安全なデータ共有戦略を設計しています。同社は、機密性の高い顧客分析データを2つの異なるパートナーと共有する必要があります。パートナーAはUnity Catalogを有効にしたDatabricksを使用していますが、パートナーBはDatabricksを使用せずにAWS上のApache Sparkを使用しています。これらのシナリオにおいて、安全なデータ共有をどのように実装すればよいでしょうか？

A) セキュリティ要件が同一であるため、両方のパートナーは同じデルタ共有アプローチを使用する必要があります。最大限の互換性を確保するため、両方のパートナーに対してベアラートークンを作成し、オープン共有プロトコル (D2O) を使用する必要があります。
B) パートナーAには、ユニットカタログ統合とトークン不要の交換システムを備えたDatabricks間共有(D2D)を実装します。パートナーBには、ベアラートークンまたはOIDCフェデレーションによる認証を備えたオープン共有プロトコル(D2O)を使用し、両方のアプローチで堅牢なセキュリティとガバナンスを維持します。
C) オープン共有プロトコル(D2O)はD2D共有よりもセキュリティが高いため、両方のパートナーで使用してください。ベアラートークン方式は、Unity Catalogのネイティブ認証よりも常に安全です。
D) Databricks 間共有 (D2D) は同じクラウドプロバイダー内でのみ使用できます。そのため、クロスクラウドシナリオではオープン共有 (D2O) を使用する必要があります。ユニットカタログガバナンスは、外部プラットフォームと共有する場合は利用できません。

2. 医療分析チームは、患者ケア分析のためにDelta Lakeにディメンションモデルを実装しています。日付ディメンションテーブルを保有しており、幅広い時間ベースの分析をサポートできるよう設計オプションを検討しています。日付ディメンションのどの設計アプローチが、効率的な時間ベースのクエリと集計をサポートできるでしょうか？

A) 読みやすくするために、日付を ISO 形式 (YYYY-MM-DD) の文字列として保存します。
B) 異なる暦システム (会計年度、学年度など) ごとに個別のディメンション テーブルを作成します。
C) fiscal_period、quarter、month_name、day_of_week、holiday などの属性を事前計算します。
D) 日付値のみを保存し、クエリ内のすべての時間属性を計算します。

3. データエンジニアは、Pythonライブラリを介してOpen AIを呼び出す不正検出パイプラインを構築しており、APIを使用する際にアクセストークンを含める必要があります。データエンジニアは、シークレットを作成するためにどのDatabricks CLIコマンドを使用すればよいでしょうか？

A) databricks secrets put-secret SCOPE KEY; dbutils.secrets.get (SCOPE, KEY)
B) databricks tokens put-token KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
C) databricks secrets put-secret KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
D) databricks tokens put-token SCOPE KEY; dbutils.tokens.get (SCOPE, KEY)

4. 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) 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。
B) 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。
C) 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。
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。

5. チームのジュニア データ エンジニアが次のコード ブロックを実装しました。

new_eventsビューには、events Deltaテーブルと同じスキーマを持つレコードのバッチが含まれています。event_idフィールドは、このテーブルの一意のキーとして機能します。
このクエリを実行すると、既存のレコードと同じ event_id を持つ新しいレコードはどうなるでしょうか?

A) 結合されます。
B) 無視されます。
C) 削除されます。
D) 挿入されます。
E) 更新されました。

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