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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Debugging and Deploying | 10% | - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines |
| Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning |
| Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming - Handle incremental and batch data loads |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions - Ensure data privacy and compliance |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health |
1. データエンジニアリングチームは、顧客からの忘れ去られる(データを削除する)リクエストを処理するジョブを設定しました。削除が必要なすべてのユーザーデータは、デフォルトのテーブル設定を使用してDelta Lakeテーブルに保存されます。
チームは、毎週日曜日の午前1時に、前週のすべての削除処理をバッチジョブとして実行することにしました。このジョブの合計所要時間は1時間未満です。毎週月曜日の午前3時には、バッチジョブが組織全体のすべてのDelta Lakeテーブルに対して一連のVACUUMコマンドを実行します。
コンプライアンス担当者は最近、Delta Lakeのタイムトラベル機能について知りました。これにより、削除されたデータへの継続的なアクセスが可能になるのではないかと懸念しています。
すべての削除ロジックが正しく実装されていると仮定すると、どのステートメントがこの問題に正しく対処していますか?
A) vacuum コマンドは削除されたレコードを含むすべてのファイルを完全に削除するため、削除されたレコードにはタイムトラベルで約 24 時間アクセスできる場合があります。
B) デフォルトのデータ保持しきい値は 24 時間であるため、削除されたレコードを含むデータ ファイルは、翌日にバキューム ジョブが実行されるまで保持されます。
C) デフォルトのデータ保持しきい値は 7 日間であるため、削除されたレコードを含むデータ ファイルは、8 日後にバキューム ジョブが実行されるまで保持されます。
D) Delta Lake タイム トラベルではテーブルの履歴全体へのフル アクセスが提供されるため、削除されたレコードは完全な管理者権限を持つユーザーがいつでも再作成できます。
E) Delta Lake の削除ステートメントには ACID 保証があるため、削除ジョブが完了するとすぐに、削除されたレコードはすべてのストレージ システムから完全に消去されます。
2. データサイエンスチームから、ユーザーレビューの自由形式テキストに対するクエリの高速化に関する支援の依頼がありました。現在、データは以下のスキーマでParquetに保存されています。
item_id INT、user_id INT、review_id INT、rating FLOAT、review STRING
レビュー列には、ユーザーが投稿したレビューの全文が表示されます。具体的には、データサイエンスチームは、このフィールドに30個のキーワードのいずれかが存在するかどうかを特定しようとしています。
ジュニア データ エンジニアは、このデータを Delta Lake に変換するとクエリのパフォーマンスが向上すると提案しています。
ジュニアデータエンジニアの提案に対する正しい応答はどれですか?
A) Delta ログは、選択的なフィルタリングをサポートするために、フリーテキスト フィールドの用語マトリックスを作成します。
B) Delta Lake 統計は、カーディナリティの高いフリーテキスト フィールドに対して最適化されていません。
C) パフォーマンスの向上を確認するには、ZORDER ON レビューを実行する必要があります。
D) Delta Lake ではテキスト データを保存できません。
E) Delta Lake 統計は、テーブルの最初の 4 列でのみ収集されます。
3. データエンジニアは、display(df.collect()) から結果を出力する前に、多数の変換を含むインタラクティブノートブックで作業しています。ノートブックには、ワイド変換とクロス結合が含まれています。
データ エンジニアが次のエラーを受け取りました: 「Spark ドライバーが予期せず停止したため、再起動しています。ノートブックは自動的に再接続されます。」データ エンジニアはどのようなアクションを実行する必要がありますか?
A) ドライバーが落ちないように、ノートブックを単一ノード クラスターで実行します。
B) Spark UI をチェックして、エグゼキューターの数が少なくなったため、各ステージに割り当てられているジョブの数を確認します。
C) コンピューティング メトリック UI を調べて、エグゼキューターのメモリ使用率が 90% を超えているかどうかを確認します。
D) ドライバー ノードにメモリ負荷がかからないようにコードを書き直します。
4. ビジネスレポート作成チームでは、ダッシュボードのデータを1時間ごとに更新する必要があります。パイプラインで変換を抽出し、データをロードする処理時間は合計10分です。
通常の動作条件を前提とすると、どの構成が最も低いコストでサービス レベル契約の要件を満たすでしょうか。
A) 専用のインタラクティブ クラスターで 1 時間に 1 回パイプラインを実行するジョブをスケジュールします。
B) 新しいジョブ クラスターで 1 時間に 1 回パイプラインを実行するようにジョブをスケジュールします。
C) トリガー間隔を 60 分にして構造化ストリーミング ジョブをスケジュールします。
D) 特定のディレクトリに新しいデータが追加されるたびに実行されるジョブを構成します。
5. ある大企業は、膨大な量と高速のデータを持つ多数のテーブルを並列更新する数百のパイプラインを伴う、ほぼリアルタイムのソリューションを実装したいと考えています。
この要件を満たすには、次のどのソリューションを実装しますか?
A) 最適化されたクラウド ストレージ接続を活用してデータ スループットを最大化する Databricks 高同時実行クラスターを使用します。
B) 多数のデータ ファイルを並行して書き込めるように、取り込みテーブルを短い時間間隔でパーティション分割します。
C) すべてのデータをオブジェクト ストレージではなく接続された SSD ボリュームに保存するように Databricks を構成すると、ファイル I/O が大幅に増加します。
D) すべてのテーブルを単一のデータベースに保存し、Databricks Catalyst Metastore が全体的なスループットを負荷分散できるようにします。
E) クラウド ベンダーによって課せられる API 制限を回避するために、Delta Lake テーブルを独自のストレージ コンテナーに分離します。
Solutions:
| Question # 1 Answer: C | Question # 2 Answer: B | Question # 3 Answer: D | Question # 4 Answer: B | Question # 5 Answer: A |
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