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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices |
| Topic 2: Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Topic 3: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules - Implement schema evolution and management |
| Topic 4: Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics |
| Topic 5: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
| Topic 6: Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning - Design Medallion Architecture |
| Topic 7: Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Topic 8: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 9: Debugging and Deploying | 10% | - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines |
| Topic 10: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
Question 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. 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。
B. 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。
C. 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。
D. 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。
E. 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。
Question 2
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. 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。
B. 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。
C. 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。
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。
Question 3
ある企業では、タスクの最新ステータスを追跡するタスク管理システムを導入しています。このシステムはタスクイベントを入力として受け取り、Lakeflow Declarative Pipelines を使用してほぼリアルタイムでイベントを処理します。タスクが作成されるか、タスクステータスが変更されると、新しいタスクイベントがシステムに取り込まれます。Lakeflow Declarative Pipelines は、BI ユーザーがクエリを実行できるストリーミングテーブル (tasks_status) を提供します。
表はすべてのタスクの最新のステータスを表し、5 つの列が含まれます。
task_id(タスクごとに一意)
タスク名
タスクオーナー
タスクステータス
タスクイベント時間
テーブルでは、削除ベクトル、行追跡、変更データ フィード (CDF) の 3 つのプロパティが有効になります。
データ エンジニアは、静的ディメンション テーブル (従業員) から検索できる task_owner の部門を表す 1 つの列を追加することで、tasks_status テーブルをほぼリアルタイムで拡充するための新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成するように求められています。
この強化はどのように実装する必要がありますか?
A. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数をオプション readChangeFeed とともに使用して、tasks_status テーブル CDF を読み取り、employee テーブルで拡充し、結果テーブルとして新しいストリーミング テーブルを作成し、apply_changes() 関数を使用して拡充された CDF からの変更を処理します。
B. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を skipChangeCommits オプションとともに使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
C. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
D. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。read() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果をマテリアライズド ビューに保存します。
Question 4
データエンジニアは、Pythonライブラリを介してOpen AIを呼び出す不正検出パイプラインを構築しており、APIを使用する際にアクセストークンを含める必要があります。データエンジニアは、シークレットを作成するためにどのDatabricks CLIコマンドを使用すればよいでしょうか？
A. databricks secrets put-secret KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
B. databricks tokens put-token SCOPE KEY; dbutils.tokens.get (SCOPE, KEY)
C. databricks secrets put-secret SCOPE KEY; dbutils.secrets.get (SCOPE, KEY)
D. databricks tokens put-token KEY SCOPE; dbutils.secrets.get (KEY, SCOPE)
Question 5
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。
完了を保証する必要のある非常に長時間実行されるジョブがある場合、1 つ以上の VM 障害を考慮して、どのクラスター構成でジョブの完了を保証できますか。
A. - 合計VM数: 4
- Executor あたり 100 GB
- 40 コア / エグゼキューター
B. - 合計VM数: 16
- Executor あたり 25 GB
- 10 コア / エグゼキューター
C. - 合計VM数: 2
- Executor あたり 200 GB
- 80 コア / エグゼキューター
D. - 合計VM数: 8
- Executor あたり 50 GB
- 20 コア / エグゼキューター
E. - 合計VM数: 1
- Executor あたり 400 GB
- 160 コア/エグゼキューター
Solutions:
| Question 1 Answer: A | Question 2 Answer: B | Question 3 Answer: A | Question 4 Answer: C | Question 5 Answer: B |
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