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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、分析と可視化のために、クラウドオブジェクトストレージからUnity Catalogで管理されるテーブルに大量の画像ファイル(JPEGとPNG)を取り込みたいと考えています。これらの画像を段階的にテーブルに取り込むために推奨される構成と方法は2つありますか？(2つ選択してください。)

A) Auto Loader を使用して、cloudFiles.format を "TEXT" に設定します。
B) ファイルをボリュームに移動し、SQL エディターで読み取ります。
C) pathGlobFilter オプションを使用して、画像ファイルのみを選択します (例: "*.jpg、*.png")。
D) Auto Loader を使用し、cloudFiles.format を "BINARYFILE" に設定します。
E) Auto Loader を使用し、cloudFiles.format を "IMAGE" に設定します。

2. Delta Lakeテーブルの下流のコンシューマーから、データ品質の問題がアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えているとの苦情が寄せられています。具体的には、activity_detailsテーブル内の無効な緯度と経度の値が、他の地理位置情報処理の利用に支障をきたしているとの苦情です。
ジュニア エンジニアが Delta Lake テーブルに CHECK 制約を追加する次のコードを作成しました。

上級エンジニアは上記のロジックが正しく、緯度と経度の有効な範囲が提供されていることを確認しましたが、コードを実行すると失敗します。
この失敗の原因を説明している記述はどれですか?

A) 現在のテーブル スキーマには有効な座標フィールドが含まれていません。テーブルを変更して制約を追加する前に、スキーマの進化を有効にする必要があります。
B) アクティビティ詳細テーブルには既にレコードが含まれています。CHECK 制約は、テーブルに値を挿入する前にのみ追加できます。
C) アクティビティ詳細テーブルは既に存在します。CHECK 制約は、テーブルの初期作成時にのみ追加できます。
D) アクティビティ詳細テーブルには、制約に違反するレコードが既に含まれています。既存のテーブルにデータを追加するには、既存のすべてのデータが CHECK 制約に合格する必要があります。
E) 別のチームがこのテーブルを使用して頻繁に実行されるアプリケーションをサポートしているため、2 フェーズ ロックによって操作のコミットが妨げられています。

3. データサイエンスチームは、MLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。このモデルは列名のリストを受け取り、DOUBLE型の新しい列を返します。
次のコードは、本番モデルを正しくインポートし、customer_id キー列を含む顧客テーブルを DataFrame に読み込み、モデルに必要な特徴列を定義します。

どのコード ブロックが、スキーマ「customer_id LONG、predictions DOUBLE」を持つ DataFrame を出力しますか。

A) df.select("customer_id", model(*columns).alias("predictions"))
B) model.predict(df, columns)
C) df.apply(モデル、列).select("customer_id, 予測")
D) df.select("customer_id", pandas_udf(model, columns).alias("predictions"))
E) df.map(lambda x:model(x[columns])).select("customer_id, 予測")

4. 以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

次のクエリを考えてみましょう。
prod.sales_by_store テーブルを削除します
このステートメントがワークスペース管理者によって実行されると、どのような結果が発生しますか?

A) COMMIT コマンドが実行されるまで何も起こりません。
B) Delta Lake では運用データの削除が禁止されているため、エラーが発生します。
C) データは削除済みとしてマークされますが、Time Travel で回復可能です。
D) テーブルはカタログから削除されますが、データはストレージに残ります。
E) テーブルはカタログから削除され、データは削除されます。

5. 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 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。
B) .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。
C) 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。
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。

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