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Only need to practice for 20 to 30 hours

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Simulate the real exam

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After purchase, Instant Download: Upon successful payment, Our systems will automatically send the product you have purchased to your mailbox by email. (If not received within 12 hours, please contact us. Note: don't forget to check your spam.)

There is no doubt that the IT examination plays an essential role in the IT field. On the one hand, there is no denying that the Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 practice exam materials provides us with a convenient and efficient way to measure IT workers' knowledge and ability(Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 best questions). On the other hand, up to now, no other methods have been discovered to replace the examination. That is to say, the IT examination is still regarded as the only reliable and feasible method which we can take (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 certification training), and other methods are too time- consuming and therefore they are infeasible, thus it is inevitable for IT workers to take part in the IT exam. However, how to pass the Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 exam has become a big challenge for many people and if you are one of those who are worried, congratulations, you have clicked into the right place--Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 practice exam materials. Our company is committed to help you pass exam and get the IT certification easily. Our company has carried out cooperation with a lot of top IT experts in many countries to compile the Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 best questions for IT workers and our exam preparation are famous for their high quality and favorable prices. The shining points of our Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 certification training files are as follows.

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

1. 夜間ジョブは、次のコードを使用して Delta Lake テーブルにデータを取り込みます。

パイプラインの次のステップでは、パイプラインの次のテーブルにまだ処理されていない新しいレコードを操作するために使用できるオブジェクトを返す関数が必要です。
どのコード スニペットがこの関数定義を完了しますか?

A) return spark.readStream.table("bronze")
B) def new_records():
C) return spark.read.option("readChangeFeed", "true").table ("bronze")
D) return spark.readStream.load("bronze")
E)

2. PySpark アプリケーションにユニット テストを組み込むには、ジョブの設計に事前に注意を払うか、既存のコードを大幅にリファクタリングする必要がある可能性があります。
この追加の労力を相殺する主な利点を説明している記述はどれですか?

A) アプリケーションの完全なユースケースを検証します
B) デプロイメントと実行時間が短縮されます
C) すべてのステップが正しく相互作用して、望ましい最終結果が得られることを保証する
D) すべてのステップが分離され、個別にテストされるため、トラブルシューティングが容易になります。
E) データの品質が向上します

3. 本番環境にデプロイされた構造化ストリーミングジョブで、ピーク時に遅延が発生しています。現在、通常の実行時には、各マイクロバッチのデータ処理時間は3秒未満です。しかし、ピーク時には各マイクロバッチの実行時間が非常に不安定になり、30秒を超えることもあります。ストリーミング書き込みのトリガー間隔は現在10秒に設定されています。
他のすべての変数を一定に保ち、レコードを 10 秒以内に処理する必要があると仮定すると、どの調整が要件を満たすでしょうか。

A) トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、アイドル状態の実行プログラムは、前のバッチで実行時間が長いタスクが終了している間に、次のバッチの処理を開始できます。
B) トリガー間隔を 30 秒に増やします。レコードがドロップされないようにするには、トリガー間隔を各バッチの最大実行時間に近い値に設定するのが常にベスト プラクティスです。
C) チェックポイント ディレクトリを変更せずにトリガー間隔を変更することはできません。現在のストリーム状態を維持するには、シャッフル パーティションの数を増やして並列処理を最大化します。
D) トリガー間隔を 5 秒に短縮します。バッチをより頻繁にトリガーすると、レコードのバックアップや大きなバッチによるスピルの発生を防ぐことができます。
E) トリガー 1 回オプションを使用し、10 秒ごとにクエリを実行するように Databricks ジョブを構成します。これにより、バックログされたすべてのレコードが各バッチで処理されるようになります。

4. データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、レコード削除に使用されるコードをレビューしています。Delta Lakeのusersテーブルからレコードを削除する際に、以下のロジックが使用されていることが確認されました。

user_id が一意の識別キーであり、delete_requests に削除を要求したすべてのユーザーが含ま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、削除対象の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、またその理由を説明するステートメントはどれですか。

A) いいえ。クラスターが再起動されるまで、デルタ キャッシュはテーブルの以前のバージョンからのレコードを返す場合があります。
B) はい。デルタ キャッシュは、ディスクに記録された最新のデータ ファイルを反映してすぐに更新されます。
C) はい。Delta Lake ACID 保証により、削除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) いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、無効化されたデータ ファイルを削除するために vacuum コマンドが使用されるまで、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。
E) 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。

5. 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。以下のコードは、本番環境モデルを正しくインポートして適用し、予測結果を「customer_id LONG, predictions DOUBLE, date DATE」というスキーマを持つpredsという名前の新しいデータフレームとして出力します。
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データサイエンスチームは、予測結果をDelta Lakeテーブルに保存し、すべての予測を時系列で比較できるようにしたいと考えています。チャーン予測は1日に最大1回まで行われます。
潜在的な計算コストを最小限に抑えながらこのタスクを実行するコード ブロックはどれですか。

A)

B)

C) preds.write.mode("append").saveAsTable("churn_preds")
D)

E) preds.write.format("delta").save("/preds/churn_preds")

Solutions: