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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Delta Lake and Data Management | - Delta Lake transactions and ACID properties - Schema evolution and enforcement - Time travel and versioning |
| Topic 2: Data Ingestion and Processing | - Batch and streaming ingestion with Auto Loader - Structured Streaming fundamentals - ETL pipeline design patterns |
| Topic 3: Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Workspace and cluster architecture |
| Topic 4: Production Pipelines and Orchestration | - Job scheduling and monitoring - Error handling and recovery strategies - Databricks Workflows |
| Topic 5: Data Modeling and Transformation | - Dimensional modeling concepts - Spark SQL transformations - Performance optimization techniques |
Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Essentials: Frequently Asked Questions
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) is an official Databricks certification exam, listed under the code Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語. Clearing it earns the Databricks Certified Data Engineer Professional certification, a Professional-level credential. It also ties into Databricks Certified Data Engineer Associate, which makes it a useful anchor for a longer certification plan. For employers, the value is simple: the vendor itself has verified what you know.
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Recommended: Databricks Certified Data Engineer Associate or equivalent hands-on experience with Spark and Delta Lake
Requirements do evolve, so before you spend a registration fee, verify the current conditions on the official exam page.
Registration for Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) is handled through the vendor's official channels below.
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The official Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) syllabus comprises 5 domains. The heaviest hitters are Data Modeling and Transformation, Delta Lake and Data Management, and Data Ingestion and Processing. The complete outline sits above on this page; walk it top to bottom and mark every line you could not teach to someone else.
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
以下の各構成は、各クラスターに合計 400 GB の RAM、合計 160 個のコアがあり、VM ごとに 1 つの Executor のみがあるという点では同一です。
少なくとも 1 つのワイド変換を含むジョブの場合、次のどのクラスター構成で最大のパフォーマンスが得られますか?
- A. Total VMs: 4
100 GB per Executor
40 Cores/Executor - B. Total VMs: 8
50 GB per Executor
20 Cores / Executor - C. Total VMs: 1
400 GB per Executor
160 Cores / Executor - D. Total VMs: 2
200 GB per Executor
80 Cores / Executor
Correct Answer: C 🗳️
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Databricksジョブは3つのタスクで構成されており、それぞれがDatabricksノートブックです。タスクAは他のタスクに依存しません。タスクBとCは並列実行され、それぞれがタスクAに対して順次依存関係を持ちます。
スケジュールされた実行中にタスク A が失敗した場合、この実行の結果を説明するステートメントはどれですか。
- A. タスク B と C はスキップされます。タスク A で表現された一部のロジックは、タスクが失敗する前にコミットされている可能性があります。
- B. すべてのタスクは依存関係グラフとして管理されるため、すべてのタスクが正常に完了するまで、変更は Lakehouse にコミットされません。
- C. タスク B と C は構成どおりに実行しようとします。タスク A で行われた変更は、タスクの失敗によりロールバックされます。
- D. すべてのタスクが正常に完了しない限り、変更は Lakehouse にコミットされません。タスク A が失敗したため、すべてのコミットは自動的にロールバックされます。
- E. タスク B と C はスキップされます。ステージの失敗のため、タスク A は変更をコミットしません。
Correct Answer: A 🗳️
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データエンジニアが日次レポートジョブを作成しています。レポートノートブックは2つあり、1つは平日用、もう1つは週末用です。「if/else条件」タスクは次のように設定されています。
{{job.start_time.is_weekday}} == true と設定すると、ジョブは平日または週末のノートブックタスクにルーティングされます。同じジョブが複数のタイムゾーンで使用されます。シニアデータエンジニアは、ジョブをレビューした後、プルリクエストをマージするか拒否するかについて、どのようなアクションを取るべきでしょうか?
- A. ジョブ構成が適切であるため、マージします。
- B. 代わりに {{job.trigger_time.is_weekday}} を使用する必要があるため、拒否します。
- C. {{job.start_time.is_weekday}} は UTC タイムゾーンであるため、拒否します。
- D. {{job.start_time.is_weekday}} は有効な値参照ではないため、拒否します。
Correct Answer: C 🗳️
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Lakehouse内のcustomer_churn_paramsというテーブルは、機械学習チームによる顧客離脱予測に使用されています。このテーブルには、複数の上流ソースから得られた顧客情報が含まれています。現在、データエンジニアリングチームは、上流データソースから得られた最新の有効な値でこのテーブルを毎晩上書きすることで、データを更新しています。
MLチームが使用しているチャーン予測モデルは、本番環境では比較的安定しています。チームは過去24時間以内に変更されたレコードのみに基づいて予測を行うことに注力しています。
変更されたレコードの識別を簡素化するアプローチはどれでしょうか?
- A. 完全な出力モードを使用してバッチ ジョブを構造化ストリーミング ジョブに変換します。customer_churn_params テーブルから読み取り、解約モデルに対して増分予測を行うように構造化ストリーミング ジョブを構成します。
- B. 現在の上書きロジックをマージ ステートメントに置き換えて、変更されたレコードのみを変更します。変更データ フィードによって識別された変更されたレコードについて予測を行うロジックを記述します。
- C. 新しい予測を行う前に、一意の顧客を識別するキーで、以前のモデル予測と現在の customer_churn_params との差を計算します。以前の予測に含まれていない顧客についてのみ予測を行います。
- D. customer_churn_params テーブルのすべての行に解約モデルを適用しますが、予測が変更されていない行を無視して予測テーブルにアップサートを実行するロジックを実装します。
- E. 上書きロジックを変更して、呼び出しによって入力されたフィールドを含める
データが書き込まれるときに spark.sql.functions.current_timestamp() が呼び出されます。このフィールドを使用して、特定の日付に書き込まれたレコードを識別します。
Correct Answer: B 🗳️
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データエンジニアは、クラウドストレージからDelta LakeテーブルにJSONファイルを取り込むストリーミングデータパイプラインを構築しています。このパイプラインでは、ファイルを段階的に処理し、スキーマの進化を自動的に処理し、1回限りの処理を保証し、手動によるインフラストラクチャ管理を最小限に抑える必要があります。
データ エンジニアはこれらの要件をどのように満たすべきでしょうか?
- A. Lakeflow Spart 宣言型パイプラインを Auto Loader で使用し、スキーマ推論を有効にする
"cloudFiles.schemaEvolutionMode" = "addNewColumns" - B. 毎日のジョブでバッチ モードで Auto Loader を使用して Delta テーブルを上書きします。
- C. 静的 DataFrame 読み取りで Lakeflow Spark 宣言型パイプラインを使用し、spark.conf.set ("spark.databricks.delta.schema.autoMerge.enabled", "true") を使用してスキーマをマージします。
- D. 従来の Spark Structured Streaming を Auto Loader とともに使用し、チェックポイントの場所を手動で設定し、"mergeSchema" = "true" でスキーマ推論を有効にします。
Correct Answer: A 🗳️
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