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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Databricks Lakehouse プラットフォーム: このトピックでは、データレイクハウスとデータウェアハウスの関係、データ品質の向上、シルバーテーブルとゴールドテーブルの比較と対照、Databricks プラットフォームアーキテクチャの要素、および汎用クラスターとジョブクラスターの区別について説明します。さらに、クラスターソフトウェアのバージョン管理方法、クラスターのフィルター処理方法、複数の言語の使用方法、1 つのノートブックの実行方法、ノートブックの共有方法、Git 操作、Databricks ノートブックの制限事項も識別されます。最後に、このトピックでは、クラスターを終了する方法、複数の言語を使用する方法、Databricks Repos で CI CD ワークフローを有効にする方法について説明します。
トピック 2	データガバナンス: データガバナンス、Unity カタログのセキュリティ保護可能要素、およびクラスターセキュリティモードの 4 つの領域のうちの 1 つを特定します。また、UC 対応の汎用クラスターと DBSQL ウェアハウスを作成する方法についても説明します。このトピックでは、データオブジェクトのアクセス制御の実装方法、DBSQL ウェアハウスの作成方法、および UC 対応の汎用クラスターの作成方法について説明します。
トピック 3	増分データ処理: このトピックでは、Delta Lake の特定、ACID トランザクションの利点、外部テーブルを使用するシナリオ、テーブルの場所、Zordering の利点、ファイルの種類、ソリューションとしての CTAS、ON の影響について質問します。 VIOLATION DROP ROW と ON VIOLATION FAIL UPDATE、および新しい DLT パイプラインを作成するために必要なコンポーネント。さらに、このトピックでは、Delta Lake ファイルのディレクトリ構造、生成された列、テーブルコメントの追加、および MERGE コマンドの利点についても説明します。
トピック 4	Apache Spark を使用した ELT: データの抽出、プレフィックスの識別、ビューの作成、行の複製、新しいテーブルの作成、ドットの利用、JSON の解析、SQL UDF の定義に重点を置いています。さらに、このトピックでは、セキュリティモデルの説明、機能の場所の特定、および PIVOT の特定について詳しく説明します。
トピック 5	プロダクションパイプライン: ジョブで複数のタスクを使用する利点、先行タスクを設定する適切なシナリオ、機会をスケジュールする機会としての CRON、電子メールでアラートを送信する方法を特定することに重点を置いています。このトピックでは、ジョブでの先行タスクの設定、タスクの実行履歴の確認、失敗したタスクのデバッグについても説明します。最後に、失敗した場合の再試行ポリシーの設定と、タスクが失敗した場合のアラートの作成について詳しく説明します。

Databricks Certified Data Engineer Associate Exam 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題 (Q15-Q20):

質問 # 15
Which of the following commands can be used to write data into a Delta table while avoiding the writing of duplicate records?

A. IGNORE
B. MERGE
C. DROP
D. APPEND
E. INSERT

正解：B

解説：
The MERGE command can be used to upsert data from a source table, view, or DataFrame into a target Delta table. It allows you to specify conditions for matching and updating existing records, and inserting new records when no match is found. This way, you can avoid writing duplicate records into a Delta table1. The other commands (DROP, IGNORE, APPEND, INSERT) do not have this functionality and may result in duplicate records or data loss234. Reference: 1: Upsert into a Delta Lake table using merge | Databricks on AWS 2: SQL DELETE | Databricks on AWS 3: SQL INSERT INTO | Databricks on AWS 4: SQL UPDATE | Databricks on AWS

質問 # 16
Which of the following describes a benefit of creating an external table from Parquet rather than CSV when using a CREATE TABLE AS SELECT statement?

A. Parquet files have a well-defined schema
B. CREATE TABLE AS SELECT statements cannot be used on files
C. Parquet files can be partitioned
D. Parquet files will become Delta tables
E. Parquet files have the ability to be optimized

正解：A

解説：
Explanation
https://www.databricks.com/glossary/what-is-parquet#:~:text=Columnar%20storage%20like%20Apache%20Par Columnar storage like Apache Parquet is designed to bring efficiency compared to row-based files like CSV.
When querying, columnar storage you can skip over the non-relevant data very quickly. As a result, aggregation queries are less time-consuming compared to row-oriented databases.

質問 # 17
A data engineer needs to create a table in Databricks using data from their organization's existing SQLite database.
They run the following command:

Which of the following lines of code fills in the above blank to successfully complete the task?

A. sqlite
B. org.apache.spark.sql.jdbc
C. org.apache.spark.sql.sqlite
D. DELTA
E. autoloader

正解：A

解説：
In the given command, a data engineer is trying to create a table in Databricks using data from an SQLite database. The correct option to fill in the blank is "sqlite" because it specifies the type of database being connected to in a JDBC connection string. The USING clause should be followed by the format of the data, and since we are connecting to an SQLite database, "sqlite" would be appropriate here. References:
* Create a table using JDBC
* JDBC connection string
* SQLite JDBC driver

質問 # 18
A new data engineering team team. has been assigned to an ELT project. The new data engineering team will need full privileges on the database customers to fully manage the project.
Which of the following commands can be used to grant full permissions on the database to the new data engineering team?

A. GRANT SELECT CREATE MODIFY USAGE PRIVILEGES ON DATABASE customers TO team;
B. GRANT USAGE ON DATABASE customers TO team;
C. GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE team TO customers;
D. GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE customers TO team;
E. GRANT SELECT PRIVILEGES ON DATABASE customers TO teams;

正解：D

解説：
Explanation
To grant full privileges on the database "customers" to the new data engineering team, you can use the GRANT ALL PRIVILEGES command as shown in option E. This command provides the team with all possible privileges on the specified database, allowing them to fully manage it.

質問 # 19
Which of the following Git operations must be performed outside of Databricks Repos?

A. Commit
B. Push
C. Clone
D. Pull
E. Merge

正解：C

質問 # 20
......

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