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No help, full refund

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Convenience for reading and printing

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

1. 開発者はDatabricks Reposの認証情報を設定し、リモートGitリポジトリのクローンを作成しました。しかし、ワークスペースで現在表示されている唯一のブランチであるメインブランチに変更を加える権限がありません。
Response を使用して、リモート Git リポジトリ コミットから変更をプルし、変更がプルされたときに表示されたブランチに変更をプッシュします。

A) repos を使用してリモート リポジトリのフォークを作成し、すべての変更をコミットして、ソース リポジトリにプル リクエストを作成します。
B) リポジトリを使用してすべての差異をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。
C) Repos を使用してすべての相違点をマージし、リモート リポジトリにプル リクエストを送信します。
D) Repos を使用して新しいブランチを作成し、すべての変更をコミットし、変更をリモート Git レパートリーにプッシュします。
Certified-Data-Engineer-Professional試験の最新かつ実際の質問と回答を入手する
E) Repos を使用して、リモート Git リポジトリから変更をプルし、変更がプルされたときに表示されたブランチに変更をコミットしてプッシュします。

2. テーブルは次のコードで登録されます。
Certified-Data-Engineer-Professional試験の最新かつ実際の質問と回答を入手する

users と orders はどちらも Delta Lake テーブルです。recent_orders をクエリした結果を説明するステートメントはどれですか。

A) テーブルが定義されると結果が計算され、キャッシュされます。これらのキャッシュされた結果は、新しいレコードがソース テーブルに挿入されるたびに増分更新されます。
B) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
C) テーブルが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルの結合結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、テーブルがクエリされたときに返されます。
D) すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
E) 各ソース テーブルのバージョンはテーブル トランザクション ログに保存され、クエリ結果はクエリごとに DBFS に保存されます。

3. データ取り込みタスクでは、1TBのJSONデータセットをParquetに書き出す必要があります。目標ファイルサイズは512MBです。Delta LakeではなくParquetを使用しているため、自動最適化や自動圧縮などの組み込みのファイルサイズ調整機能は使用できません。
データをシャッフルせずに最高のパフォーマンスを実現する戦略はどれですか?

A) spark.sql.shuffle.partitions を 512 に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
B) spark.sql.files.maxPartitionBytes を 512 MB に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行してから、parquet に書き込みます。
C) spark.sql.shuffle.partitions を 2,048 パーティション (1TB*1024*1024/512) に設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、データをソートして最適化し (これにより、データが自動的に再パーティション化されます)、parquet に書き込みます。
D) spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes を 512 MB バイトに設定し、データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*1024*1024/512) に結合してから、parquet に書き込みます。
E) データを取り込み、ナロー変換を実行し、2,048 個のパーティション (1TB*) に再分割します。
1024*1024/512）を計算し、parquet に書き込みます。

4. データ アーキテクトは、データが外部ソースから Databricks Lakehouse に取り込まれたら、テーブル アクセス制御を活用してすべての運用テーブルとビューのアクセス許可を管理することを決定しました。
次のロジックを実行して、運用データベースでの対話型クエリの権限をコア エンジニアリング グループに付与しました。
データベース prod の使用権限を eng に付与します。
データベース prod に対する SELECT 権限を eng に付与します。
これらが eng グループに付与されている唯一の権限であり、これらのユーザーはワークスペース管理者ではないと仮定すると、どのステートメントがそれらの権限について説明していますか?

A) グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを作成、クエリ、および変更できますが、カスタム関数を定義することはできません。
B) グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルを一覧表示できますが、それらのテーブルに対するクエリの結果を表示することはできません。
C) グループ メンバーは prod データベースに対する完全な権限を持ち、他のユーザーまたはグループに権限を割り当てることもできます。
D) グループ メンバーは、prod データベース内のすべてのテーブルとビューを照会および変更できますが、新しいテーブルやビューを作成することはできません。
E) グループ メンバーは prod データベース内のすべてのテーブルとビューをクエリできますが、データベース内で何も作成または編集することはできません。

5. データエンジニアは、ワークスペース内の既存のパイプライン設定をキャプチャし、それを使用してJSONファイルを作成し、バージョン管理して新しいパイプラインを作成する必要があります。データエンジニアは、Databricks CLIで構成されたWebターミナルにどのコマンドを入力すればよいでしょうか？

A) 既存のパイプラインのコピーを作成するには、alone コマンドを使用します。パイプラインの定義を取得するには、get JSON コマンドを使用します。これを git に保存します。
B) 既存のパイプラインを停止し、返された設定をリセットコマンドで使用します。
C) すべてのパイプラインの仕様を取得するには、リスト パイプラインを使用します。返された結果の解析からパイプライン仕様を取得し、これを使用してパイプラインを作成します。
D) get コマンドを使用して既存のパイプラインの設定を取得します。pipeline_id を削除してパイプラインの名前を変更します。これを create コマンドで使用します。

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