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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、スキーマ「finance」内のUnityカタログテーブル「customer_data」を管理しています。このテーブルには、SSNやcredit_scoreといった機密性の高いフィールドが含まれています。インターンシップグループはマスクされた値のみを参照でき、アナリストグループは担当地域の行のみにアクセスできる必要があります。データエンジニアは、データの重複を避けつつ、ユーザーロールと地域に基づいてアクセスを制限する必要があります。データエンジニアはこのセキュリティポリシーをどのように適用すればよいでしょうか？

A) 各ユーザー ロールに対して動的ビューを作成し、ACL を使用してアクセスを管理します。
B) current_user() および is_account_group_member() 関数を使用してビューを作成し、各機密列の SQL SELECT 句内でマスキング ロジックを適用します。
C) 地域に基づいて Unity Catalog の行フィルターを使用し、ユーザー ロールに基づいて列マスクを使用します。
D) ユーザー ロールに基づいて Unity Catalog の行フィルターを使用し、リージョンに基づいて列マスクを使用します。

2. ジュニアデータエンジニアの1人が、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。イベントはデバイスごとに1分ごとに記録されます。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コード ブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。

A) to_interval("event_time", "5 minutes").alias("time")
B) window("event_time", "5 minutes").alias("time")
C) lag("event_time", "10 minutes").alias("time")
D) window("event_time", "10 minutes").alias("time")
E) "event_time"

3. データエンジニアは、顧客がレンタル自転車を利用中にどこに持ち込んでいるかを把握するためのデータ取り込みパイプラインを構築しています。エンジニアは、時間の経過とともに、自転車のセンサーから送信されるデータに緯度や経度などの重要な詳細情報が含まれていないことに気づきました。下流のアナリストは、クリーンなレコードと隔離されたレコードの両方を個別に処理する必要があります。
データ エンジニアはすでに次のコードを持っています。
インポートDLT
pyspark.sql.functionsからexprをインポートする
rules = {
"valid_lat": "(lat IS NOT NULL)",
"valid_long": "(long IS NOT NULL)"
}
quarantine_rules = "NOT({})".format(" AND ".join(rules.values()))
@dlt.view
def raw_trips_data():
return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
How should the data engineer meet the requirements to capture good and bad data?

A) @dlt.table
@dlt.expect_all_or_drop(rules)
def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("raw_trips_data")
B) @dlt.view
@dlt.expect_or_drop("lat_long_present", "(lat IS NOT NULL AND long IS NOT NULL)") def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
C) @dlt.table(name="trips_data_quarantine")
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.filter(expr(quarantine_rules))
)
D) @dlt.table(partition_cols=["is_quarantined", ])
@dlt.expect_all(rules)
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.withColumn("is_quarantined", expr(quarantine_rules))
)

4. データ エンジニアは、非常に類似したコードを持つ複数のテーブル定義を含む次の DLT コードをリファクタリングしたいと考えています。

パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。

パイプラインは、このリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、これらのテーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?

A) ループを別のテーブル定義内にラップし、一般化された名前とプロパティを使用して、内部テーブルのものと置き換えます。
B) for ループの異なる入力を使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
C) テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
D) パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。

5. データエンジニアは、医療費請求データを処理するためのLakeflow宣言型パイプラインを構築しています。メタデータJSONファイルには、複数のテーブルのデータ品質ルールが定義されています。これには以下が含まれます。
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
パイプラインは、ルールをハードコーディングせずに、これらのルールをクレーム テーブルに動的に適用する必要があります。
データエンジニアはこれをどのように実現すべきでしょうか?

A) JSON メタデータを読み込み、そのエントリをループし、dlt.expect_all を使用して期待値を適用します。
B) テーブル宣言で、@dlt.expect デコレータを使用して各期待値を参照します。
C) JSON ファイル パスを参照する SQL CONSTRAINT ブロックを使用します。
D) メタデータ ルールに照らしてレコードを検証するために外部 API を呼び出します。

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