Difference between test engine and online test engine

Test engine and online test engine both are a simulation of actual test; you can feel the atmosphere of Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 real exam by test engine and online version. You can only use test engine on the Windows operating system, but online version supports Windows/Mac/Android/iOS operating systems that mean you can practice Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 test questions or test yourself on any electronic equipment. It doesn't limit the number of installed computers or other equipment.

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

1. 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) 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。
B) データの品質が向上します
C) アプリケーションの完全なユースケースを検証します
D) 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
E) デプロイメントと実行時間が短縮されます

2. データチームの構造化ストリーミングジョブは、下流のマーケティングダッシュボードを更新するために、アイテムの売上に関する集計を実行するように設定されています。マーケティングチームは、各アイテムでこのプロモーションコードが使用された回数を追跡するための新しいフィールドを導入しました。あるジュニアデータエンジニアは、既存のクエリを次のように更新することを提案しました。提案された変更は太字で示されています。
元のクエリ:

提案されたクエリ:

提案されたクエリを本番環境に導入するには、どの手順も完了する必要がありますか?

A) 新しいチェックポイントの場所を指定します
B) "/item_agg"ディレクトリ内のデータをHiveメタストアに登録します。
C) 追加の集計を考慮してシャッフルパーティションを増やす
D) REFRESH TABLE delta, /item_agg' を実行します。
E) ストリーミング書き込みから .option (mergeSchema', true') を削除します。

3. データチームは、カーディナリティの高い列を持つ、既存の大規模で急成長中のテーブル「orders」の最適化に取り組んでいます。このテーブルでは、データの偏りが大きく、頻繁な同時書き込みが必要になります。チームは、「user_id」、「event_timestamp」、「product_id」列が分析クエリやフィルターで頻繁に使用されていることに気づきました。ただし、これらのキーは、将来、ビジネス要件の変化により変更される可能性があります。即時のデータスキップ、時間の経過に伴う増分管理、そして柔軟性を実現するために、テーブルを最適化するには、どのようなパーティション分割戦略を選択すべきでしょうか？

A) テーブルをパーティション分割します: ALTER TABLE orders PARTITION BY user_id, product_id, event_timestamp
B) テーブルを分割した後、Zオーダーを使用します: OPTIMIZE orders ZORDER BY (user_id, product_id) WHERE event_timestamp = current date () - 1 DAY
C) OPTIMIZE 命令でテーブルを Z 順序付けします。ZORDER BY (user_id, product_id, event_timestamp)
D) テーブルをクラスタ化します: ALTER TABLE orders CLUSTER BY user_id, product_id, event_timestamp

4. 運用ワークロードは、外部の変更データキャプチャフィードからの更新を、常時稼働の構造化ストリームジョブとして Delta Lake テーブルに段階的に適用します。このテーブルのデータが最初に移行された際に、OPTIMIZE が実行され、ほとんどのデータファイルのサイズが 1 GB に変更されました。ストリーミング運用ジョブでは、自動最適化と自動圧縮の両方がオンになっていました。最近のデータファイルのレビューでは、テーブル内の各パーティションには少なくとも 1 GB のデータが含まれており、テーブル全体のサイズは 10 TB を超えているにもかかわらず、ほとんどのデータファイルは 64 MB 未満であることがわかりました。
ファイル サイズが小さくなる理由として考えられるのは次のうちどれでしょうか?

A) テーブルで計算されたZオーダーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。C テーブルで計算されたブルームフィラーインデックスがファイルの圧縮を妨げています。
B) Databricks は、テーブル内のデータの全体的なサイズに基づいて、ターゲット ファイルのサイズを小さくするように自動調整しました。
C) Databricks は、各パーティションのデータ量に基づいて、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。
D) Databricks は、MERGE 操作の所要時間を短縮するために、ターゲット ファイル サイズを小さくするように自動調整しました。

5. デルタ レイクとレイクハウスについて正しいのは次のうちどれですか?

A) Delta Lake は、クエリ フィルターに基づいてデータのスキップに活用される各テーブルの最初の 32 列の統計を自動的に収集します。
B) Z オーダーは Delta Lake テーブルに格納されている数値にのみ適用できます。
C) Lakehouse 内のビューは、常にソース テーブルの最新バージョンの有効なキャッシュを維持します。
D) 主キー制約と外部キー制約を利用すると、ディメンション テーブルに重複する値が入力されないようにすることができます。
E) Parquet はデータを行ごとに圧縮するため、文字列は文字が複数回繰り返される場合にのみ圧縮されます。

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