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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional

Certified-Data-Engineer-Professional

試験コード:Certified-Data-Engineer-Professional

試験名称:Databricks Certified Data Engineer Professional

最近更新時間:2026-09-10

問題と解答:全250問

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Databricks Certified-Data-Engineer-Professional 試験シラバストピック:

セクション目標
トピック 1: PythonおよびSQLを使用したデータ処理コードの開発- Lakeflow Declarative Pipelines、SQL、およびApache Sparkを使用したETLパイプラインの構築とテスト
  • 1. Lakeflow Declarative PipelinesとAuto Loaderを使用して、信頼性が高く本番環境に対応したバッチおよびストリーミングデータパイプラインを構築および管理する
    • 2. UI、API、またはCLIを介してJobsを使用し、ETLワークロードを作成および自動化する
      • 3. マテリアライズドビューと比較したストリーミングテーブルのメリットとデメリットを説明する
        • 4. 環境、依存関係、高メモリのノートブックタスク、および再試行動作に適した構成を選択する
          • 5. Spark Structured StreamingとLakeflow Declarative Pipelinesを比較し、スケーラブルなETLパイプラインに最適なアプローチを決定する
            • 6. if/elseやforeachなどの制御フロー演算子を使用してパイプラインコンポーネントを作成する
              • 7. APPLY CHANGES APIを使用して、Lakeflow Declarative PipelinesにおけるCDCを簡素化する
                • 8. assertDataFrameEqual、assertSchemaEqual、DataFrame.transform、テストフレームワーク、およびデバッグツールを使用して、単体テストおよび結合テストを開発する
                  - Pythonおよび開発ツールの使用
                  • 1. Pandas/Python UDFを使用したユーザー定義関数の開発
                    • 2. Databricks Asset Bundlesに最適化されたスケーラブルなPythonプロジェクト構造を設計および実装し、モジュール開発、デプロイ自動化、およびCI/CD統合を可能にする
                      • 3. PyPIパッケージ、ローカルのwheel、ソースアーカイブを含む、外部のサードパーティライブラリのインストールと依存関係の管理およびトラブルシューティングを行う
                        トピック 2: 監視とアラート- 監視
                        • 1. Databricks REST APIとDatabricks CLIを使用してジョブとパイプラインを監視する
                          • 2. Query ProfileとSpark UIを使用してワークロードを監視する
                            • 3. システムテーブルを使用して、リソース使用率、コスト、監査、およびワークロードの可観測性(オブザーバビリティ)を確保する
                              • 4. Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログを使用してパイプラインを監視する
                                - アラート
                                • 1. SQL Alertsを使用してデータ品質を監視する
                                  • 2. Workflows UIとJobs APIを使用して、ジョブのステータスやパフォーマンスの問題に関する通知を構成する
                                    トピック 3: データセキュリティとコンプライアンスの確保- コンプライアンスの確保
                                    • 1. データ保持ポリシーに準拠したデータパージ(削除)ソリューションを開発する
                                      • 2. PII(個人特定情報)を検出してマスクする、コンプライアンスに準拠したバッチおよびストリーミングパイプラインを実装する
                                        - データセキュリティメカニズムの適用
                                        • 1. ハッシュ化、トークン化、抑制、汎化を含む、匿名化および仮名化の手法を適用する
                                          • 2. 行フィルターと列マスクを使用して、機密性の高いテーブルデータを保護する
                                            • 3. ACLを使用してワークスペースオブジェクトを保護し、最小権限の原則を適用する
                                              トピック 4: データモデリング- データモデルの設計と最適化
                                              • 1. Delta Lakeを使用して、大規模なデータセットを管理するためのスケーラブルなデータモデルを設計および実装する
                                                • 2. パーティショニングやZ-Orderingに対するliquid clusteringのメリットを特定する
                                                  • 3. 効率的なクエリと集計を行う分析ワークロード向けのディメンショナルモデルを設計する
                                                    • 4. liquid clusteringを使用してデータレイアウトの決定を簡素化し、クエリパフォーマンスを最適化する
                                                      トピック 5: コストとパフォーマンスの最適化- コストとパフォーマンスの最適化
                                                      • 1. deletion vectorsやliquid clusteringなどのDelta最適化手法を理解する
                                                        • 2. クエリプロファイリングを使用して、非効率な結合やデータシャッフルなどのボトルネックを特定する
                                                          • 3. データスキップやファイルプルーニングを含む、大規模データセットに対するDatabricksのクエリ最適化手法を理解する
                                                            • 4. Unity Catalogの管理テーブルが運用オーバーヘッドとメンテナンスの負担を軽減する仕組みと理由を理解する
                                                              • 5. Change Data Feedを適用して、ストリーミングテーブルの制限に対処し、レイテンシを改善する
                                                                トピック 6: データの取り込みと取得- データ取り込みパイプラインの設計と実装
                                                                • 1. Deltaを使用して、バッチデータとストリーミングデータの両方を処理できるアペンド専用のデータパイプラインを作成する
                                                                  • 2. メッセージバスやクラウドストレージなどのソースから、Delta Lake、Parquet、ORC、AVRO、JSON、CSV、XML、テキスト、およびバイナリデータを含むフォーマットを取り込む
                                                                    トピック 7: データガバナンス- エンタープライズデータのガバナンス
                                                                    • 1. エンタープライズデータに説明とメタデータを作成・追加して、検出可能性を向上させる
                                                                      • 2. Unity Catalogの権限継承モデルの理解を実証する
                                                                        トピック 8: データの共有とフェデレーション- データの共有とフェデレーション
                                                                        • 1. Delta Sharingを使用して、Lakehouseのライブデータを任意のコンピューティングプラットフォームと共有する
                                                                          • 2. Databricks間共有を使用したDatabricksデプロイメント間、またはオープン共有プロトコルを使用した外部プラットフォームとの安全なDelta Sharingを実証する
                                                                            • 3. サポートされているソースシステム全体で、適切なガバナンスを備えたLakehouse Federationを構成する
                                                                              トピック 9: データの変換、クレンジング、および品質- データの変換と検証
                                                                              • 1. ウィンドウ関数、結合、集計を含む高度な変換を行うための、効率的なSpark SQLおよびPySparkコードを記述する
                                                                                • 2. Lakeflow Declarative PipelinesまたはクラシックジョブのAuto Loaderを使用して、不正データの隔離(クアランティン)プロセスを開発する
                                                                                  トピック 10: デバッグとデプロイ- デバッグとトラブルシューティング
                                                                                  • 1. ジョブの修復(job repairs)とパラメータの上書きを使用して、エラーを分析し、失敗したジョブランを修復する
                                                                                    • 2. Spark UI、クラスターログ、システムテーブル、およびクエリプロファイルを使用して診断情報を特定し、エラーのトラブルシューティングを行う
                                                                                      • 3. Lakeflow Declarative PipelinesのイベントログとSpark UIを使用して、Lakeflow Declarative PipelinesおよびSparkパイプラインをデバッグする
                                                                                        - CI/CDのデプロイ
                                                                                        • 1. ノートブックとコードのデプロイにDatabricks Gitフォルダーを使用し、GitベースのCI/CDワークフローを構成および統合する
                                                                                          • 2. Databricks Asset Bundlesを使用してDatabricksリソースを構築およびデプロイする

                                                                                            Databricks Certified Data Engineer Professional 認定 Certified-Data-Engineer-Professional 試験問題:

                                                                                            問題 #1

                                                                                            A data engineer is running a groupBy aggregation on a massive user activity log grouped by user_id. A few users have millions of records, causing task skew and long runtimes. Which technique will fix the skew in this aggregation?

                                                                                            A. Use salting by adding a random prefix to skewed keys before aggregation, then aggregate again after removing the prefix.
                                                                                            B. Use reduceByKey instead of groupBy to avoid shuffles.
                                                                                            C. Filter out the skewed users before the aggregation.
                                                                                            D. Increase the Spark driver memory and retry.


                                                                                            問題 #2

                                                                                            Which statement characterizes the general programming model used by Spark Structured Streaming?

                                                                                            A. Structured Streaming is implemented as a messaging bus and is derived from Apache Kafka.
                                                                                            B. Structured Streaming relies on a distributed network of nodes that hold incremental state values for cached stages.
                                                                                            C. Structured Streaming uses specialized hardware and I/O streams to achieve sub-second latency for data transfer.
                                                                                            D. Structured Streaming models new data arriving in a data stream as new rows appended to an unbounded table.
                                                                                            E. Structured Streaming leverages the parallel processing of GPUs to achieve highly parallel data throughput.


                                                                                            問題 #3

                                                                                            Which REST API call can be used to review the notebooks configured to run as tasks in a multi- task job?

                                                                                            A. /jobs/get
                                                                                            B. /jobs/runs/get
                                                                                            C. /jobs/runs/list
                                                                                            D. /jobs/runs/get-output
                                                                                            E. /jobs/list


                                                                                            問題 #4

                                                                                            A data engineer is implementing a job to download multiple PDF files from a third-party provided REST API endpoint by specifying different report types. The REST API is time-consuming and encounters intermittent errors, so the engineer wants to track each download activity to know when it fails and to retry partially, while providing scalable throughput. The engineer needs to download ten report types, and the list can be changed over time. How should the data engineer achieve this?

                                                                                            A. Define ten Notebook tasks to clearly track which report download failed.
                                                                                            B. Use a Delta Lake table to track each report download status as 10 rows, and use it as a source table to execute the download function as a Pandas UDF.
                                                                                            C. Define a list variable within a Notebook to loop through the report types to download them, and print the download results. Execute it as a Notebook tasks.
                                                                                            D. Use a foreach task with a list of report types as its inputs.


                                                                                            問題 #5

                                                                                            A data engineer is troubleshooting a slow-running Delta Lake query on Databricks SQL involves complex joins and large datasets. They need to identify whether the root cause is related to poor data skipping, inefficient join strategies, or excessive data shuffling. Which approach should identify the specific bottlenecks using native Databricks tools?

                                                                                            A. Check the query's execution time in the Jobs UI and correlate it with cluster resource utilization metrics.
                                                                                            B. Enable the EXPLAIN command to review the parsed logical plan and manually estimate shuffle sizes.
                                                                                            C. Use the LIMIT clause to run a subset of the query and compare execution times with the full dataset.
                                                                                            D. Analyze the Top Operators panel in the Query Profile to identify high-cost operations like BroadcastNestedLoopJoin


                                                                                            解説:

                                                                                            問題 #1
                                                                                            正解: A
                                                                                            問題 #2
                                                                                            正解: D
                                                                                            問題 #3
                                                                                            正解: A
                                                                                            問題 #4
                                                                                            正解: D
                                                                                            問題 #5
                                                                                            正解: D

                                                                                            Certified-Data-Engineer-Professional 関連試験
                                                                                            Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer - Databricks Certified Professional Data Engineer Exam
                                                                                            Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate Exam
                                                                                            Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate-JPN - Databricks Certified Data Engineer Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate日本語版)
                                                                                            Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional - Databricks Certified Data Engineer Professional Exam
                                                                                            Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer-KR - Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version)
                                                                                            Certified-Data-Engineer-Professional - Databricks Certified Data Engineer Professional
                                                                                            関連する認定
                                                                                            Generative AI Engineer
                                                                                            Data Analyst
                                                                                            ML Data Scientist
                                                                                            Databricks Certification
                                                                                            レビュー
                                                                                            説明が非常に分かりやすく、間違い選択肢についても確認できる

                                                                                            佐藤**  5 starts

                                                                                            最重要用語や問題傾向を掲載しているから気に入ってます。TopExam本当に有難うございます!

                                                                                            Kurusu  5 starts

                                                                                            Certified-Data-Engineer-Professional合格できました。ありがとうございました。ほかの資格も取得予定がありますが、今後もとよろしくお願いします。

                                                                                            井本**  5 starts

                                                                                            ※免責事項

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                                                                                            H3C
                                                                                            すべてのベンダー
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