Databricks Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験シラバストピック:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題：

1. データチームは、Databricks で毎日のマルチタスク ETL パイプラインを自動化しています。このパイプラインには、生データを取り込むためのノートブック、データ変換のための Python Wheel タスク、集計を更新するための SQL クエリが含まれています。パイプラインをプログラムでトリガーし、GUI で過去の実行を確認したいと考えています。タスクが失敗した場合は再試行し、失敗したタスクがあれば関係者にメールで通知する必要があります。これらの要件を満たす 2 つのアプローチはどれですか？(2 つ選択してください。)

A) REST API エンドポイント /jobs/runs/submit を使用して、各タスクを個別のジョブ実行として個別にトリガーし、オーケストレーターでカスタム ロジックを使用して再試行を実装します。
B) Databricks Jobs REST API (/jobs/run-now)、CLI (databricks jobs run-now)、またはいずれかの Databricks SDK を使用して、プログラムによってジョブをトリガーします。
C) Databricks Asset Bundles (DAB) を使用してワークフローをデプロイし、ワークスペース内の各タスクのノートブックまたはスクリプト パスを参照して個々のタスクを直接トリガーします。
D) dbutils.notebook.run() を使用して各ステップを呼び出す単一のオーケストレーター ノートブックを作成し、そのノートブックのジョブを定義して、ノートブック レベルで再試行と通知を構成します。
E) UI、Databricks Asset Bundles (DAB)、またはJobs REST API (/jobs/create) を使用して、ノートブック、Python Wheel、SQLタスクを含むマルチタスクジョブを作成します。ジョブ定義で、タスクレベルの再試行とメール通知を設定します。

2. Databricksを初めて使用するユーザーが、現在取り組んでいるパイプラインロジックの実行時間が長いという問題をトラブルシューティングしようとしています。現在、ユーザーはコードをセルごとに実行しており、display() 呼び出しを使用して、新しい変換が操作に追加される際にコードが論理的に正しい結果を生成していることを確認しています。平均実行時間を測定するため、ユーザーは各セルを対話形式で複数回実行しています。
次の調整のうち、本番環境でのコードのパフォーマンスをより正確に測定できるのはどれですか?

A) Photon はスケジュールされたジョブ用に起動されたクラスターでのみ有効にできるため、Jobs Ul を活用してノートブックをジョブとして時々実行し、増分コード開発中の実行時間を追跡する必要があります。
B) 実稼働コードの開発は IDE を使用してのみ行う必要があります。オープンソースの Spark と Delta Lake のローカル ビルドに対してコードを実行すると、実稼働環境でのコードのパフォーマンスに関する最も正確なベンチマークが得られます。
C) 開発ノートブックでコード実行時間を意味のある方法でトラブルシューティングする唯一の方法は、運用規模のデータと運用規模のクラスターを「すべて実行」実行で使用することです。
D) Scala は、インタラクティブ ノートブックを使用して正確にテストできる唯一の言語です。JAR にコンパイルされた Scala コードを使用すると最高のパフォーマンスが得られるためです。すべての PySpark および Spark SQL ロジックをリファクタリングする必要があります。
E) display () を呼び出すとジョブが強制的にトリガーされますが、多くの変換は論理クエリ プランに追加されるだけです。キャッシュのため、同じロジックを繰り返し実行しても意味のある結果は得られません。

3. 大規模なデータセットを扱うパフォーマンスが重要なアプリケーションでは、従来の PySpark UDF よりも Pandas UDF が好まれることが多いのはなぜでしょうか?

A) Apache Arrow を活用して、JVM と Python ランタイム間のベクトル化された操作を可能にし、シリアル化コストを削減し、計算効率を向上させます。
B) シリアル化を完全にバイパスすることで JVM と Python の境界を排除し、データ変換のオーバーヘッドを回避します。
C) ネイティブ Spark 最適化を使用して Python で関数の行レベルの実行が可能になり、列実行の必要性がなくなります。
D) 軽量の Python ラッパーを介して各行を個別にストリーミングすることで、メモリ使用量を最小限に抑え、バッチ処理のオーバーヘッドを回避します。

4. pyspark.sql.functions.broadcast の正しい使用方法を説明している記述はどれですか?

A) 列がすべての実行プログラムでメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。
B) DataFrame がすべての実行者のメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。
C) クラスターの有効期間中に将来のすべてのクエリで使用するために、指定されたテーブルのコピーをクラスター内のすべてのノードにキャッシュします。
D) 列のカーディナリティが十分に低いため、個別の値を使用可能なパーティションに適切にマッピングして、ブロードキャスト結合を可能にすることをマークします。
E) Databricks ワークスペース内のすべてのアクティブなクラスターのアタッチされたストレージ ボリュームに、指定されたテーブルのコピーをキャッシュします。

5. データエンジニアとプラットフォームエンジニアが協力してシス​​テムタスクの自動化に取り組んでいます。特定の日次Databricksジョブがその日のうちに正常に完了した場合にのみ、Databricksの外部でスクリプトを実行する必要があります。ジョブの最終実行を確認するために、Databricks CLIコマンドを使用しました。このタスクに必要なコマンドオプションは何ですか？

A) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- active-only
B) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS --active- only
C) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
D) databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only

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