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Databricks認定プロフェッショナルデータエンジニアの試験では、データの摂取、変換、ストレージ、処理など、幅広いトピックについて説明しています。この試験では、DataBricksツールとテクノロジーを使用して、実際の問題と課題を解決する候補者の能力をテストします。この試験に合格した候補者は、ビッグデータ処理と分析のための主要なクラウドベースのプラットフォームであるDataBricksを使用して、データパイプラインの設計、構築、管理に習熟していることを示しています。
Databricks認定プロフェッショナルデータエンジニア試験は、世界中どこからでも受験できるオンライン試験です。試験は時間制限があり、複数の選択肢の問題と、Databricksを使用して特定のタスクを実行する能力を証明するための実践的な課題から構成されています。試験は、Databricksのデータエンジニアリングの概念と技術を徹底的に理解することが必要であり、難易度が高く設計されています。
Databricks認定プロフェッショナルデータエンジニア（Databricks認定プロフェッショナルDATA-Engineer）認定試験は、DataBricksを使用してデータパイプラインを構築および管理する際のデータエンジニアのスキルと専門知識を検証する非常に価値のある業界認定です。 DataBricksは、ビッグデータと機械学習用の統一された分析エンジンを提供するクラウドベースのデータプラットフォームです。この認定試験は、Databricksアーキテクチャ、データエンジニアリングのベストプラクティス、データパイプラインの設計と実装に関する候補者の知識をテストするように設計されています。
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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q91-Q96):
質問 # 91
You have written a notebook to generate a summary data set for reporting, Notebook was scheduled using the job cluster, but you realized it takes an average of 8 minutes to start the cluster, what feature can be used to start the cluster in a timely fashion?
正解：A
解説：
Explanation
Cluster pools allow us to reserve VM's ahead of time, when a new job cluster is created VM are grabbed from the pool. Note: when the VM's are waiting to be used by the cluster only cost incurred is Azure. Databricks run time cost is only billed once VM is allocated to a cluster.
Here is a demo of how to setup and follow some best practices,
https://www.youtube.com/watch?v=FVtITxOabxg&ab_channel=DatabricksAcademy
質問 # 92
A Databricks job has been configured with 3 tasks, each of which is a Databricks notebook. Task A does not depend on other tasks. Tasks B and C run in parallel, with each having a serial dependency on task A.
If tasks A and B complete successfully but task C fails during a scheduled run, which statement describes the resulting state?
正解：A
解説：
The query uses the CREATE TABLE USING DELTA syntax to create a Delta Lake table from an existing Parquet file stored in DBFS. The query also uses the LOCATION keyword to specify the path to the Parquet file as /mnt/finance_eda_bucket/tx_sales.parquet. By using the LOCATION keyword, the querycreates an external table, which is a table that is stored outside of the default warehouse directory and whose metadata is not managed by Databricks. An external table can be created from an existing directory in a cloud storage system, such as DBFS or S3, that contains data files in a supported format, such as Parquet or CSV.
The resulting state after running the second command is that an external table will be created in the storage container mounted to /mnt/finance_eda_bucket with the new name prod.sales_by_store. The command will not change any data or move any files in the storage container; it will only update the table reference in the metastore and create a new Delta transaction log for the renamed table. Verified References: [Databricks Certified Data Engineer Professional], under "Delta Lake" section; Databricks Documentation, under
"ALTER TABLE RENAME TO" section; Databricks Documentation, under "Create an external table" section.
質問 # 93
A data engineer is using Lakeflow Declarative Pipeline to propagate row deletions from a source bronze table (user_bronze) to a target silver table (user_silver) . The engineer wants deletions in user_bronze to automatically delete corresponding rows in user_silver during pipeline execution.
Which configuration ensures deletions in the bronze table are propagated to the silver table?
正解：B
解説：
According to Databricks documentation, Change Data Feed (CDF) allows pipelines to read incremental data changes, including inserts, updates, and deletes, from a Delta table. When deletions occur in the source table, reading the CDF stream ensures downstream consumers receive the deletion records. The Lakeflow Declarative Pipelines API provides the apply_changes() function (or auto-CDC pipelines) with the apply_as_deletes parameter to correctly apply those deletions to the target table. This enables automatic synchronization between bronze and silver layers. Options A and D either require manual handling or complete rebuilds, and C incorrectly applies CDF to the target rather than the source. Therefore, enabling CDF on the bronze table and using apply_as_deletes=True is the correct, Databricks-supported configuration.
質問 # 94
Which of the following describes a benefit of a data lakehouse that is unavailable in a traditional data
warehouse?
正解：E
質問 # 95
A data architect has designed a system in which two Structured Streaming jobs will concurrently write to a single bronze Delta table. Each job is subscribing to a different topic from an Apache Kafka source, but they will write data with the same schema. To keep the directory structure simple, a data engineer has decided to nest a checkpoint directory to be shared by both streams.
The proposed directory structure is displayed below:
Which statement describes whether this checkpoint directory structure is valid for the given scenario and why?
正解：A
解説：
This is the correct answer because checkpointing is a critical feature of Structured Streaming that provides fault tolerance and recovery in case of failures. Checkpointing stores the current state and progress of a streaming query in a reliable storage system, such as DBFS or S3. Each streaming query must have its own checkpoint directory that is unique and exclusive to that query. If two streaming queries share the same checkpoint directory, they will interfere with each other and cause unexpected errors or data loss. Verified References: [Databricks Certified Data Engineer Professional], under "Structured Streaming" section; Databricks Documentation, under "Checkpointing" section.
質問 # 96
......
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