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Last Updated: Oct 21, 2026
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Delta Lake and Data Management | - Schema evolution and enforcement - Delta Lake transactions and ACID properties - Time travel and versioning |
| Data Ingestion and Processing | - Batch and streaming ingestion with Auto Loader - ETL pipeline design patterns - Structured Streaming fundamentals |
| Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Workspace and cluster architecture |
| Production Pipelines and Orchestration | - Error handling and recovery strategies - Job scheduling and monitoring - Databricks Workflows |
| Data Modeling and Transformation | - Performance optimization techniques - Spark SQL transformations - Dimensional modeling concepts |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
データ エンジニアは、広告インプレッション (広告が表示されたとき) のストリームと、広告に対するユーザーのクリックの別のストリームを結合して、インプレッションがいつ収益化可能なクリックにつながったかを相関させたいと考えています。
どのソリューションがパフォーマンスを向上させるでしょうか?
- A.
- B.
- C.
- D.
Correct Answer: B 🗳️
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Databricks CLIは、job_idパラメータを渡すことで既存のジョブの実行をトリガーするために使用されます。ジョブ実行リクエストが正常に送信されたことを示す応答には、run_idフィールドが含まれます。
このフィールドの横にある数字が何を表しているかを説明している文はどれですか。
- A. ワークスペース内でジョブ定義が実行された回数。
- B. ワークスペースで実行されたジョブの合計数。
- C. job_id とジョブの実行回数が連結されて返されます。
- D. 新しくトリガーされた実行のグローバルに一意の ID。
- E. このフィールドにはjob_idが返されます。
Correct Answer: D 🗳️
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プラットフォーム エンジニアは、開発チームが使用するカタログとスキーマを作成しています。
エンジニアは初期カタログcatalog_Aと初期スキーマschema_Aを作成しました。また、エンジニアは開発チームにUSE CATALOG、USE SCHEMA、およびCREATE TABLE権限を付与し、スキーマへの新しいテーブルの登録を開始できるようにしました。
エンジニアは、カタログとスキーマの所有者であるにもかかわらず、Schema_A の基礎となるテーブルにアクセスできないことに気付きました。
エンジニアが基礎となるテーブルにアクセスできない理由は何ですか?
- A. テーブル作成者によって明示的に付与された権限は、プラットフォーム エンジニアがスキーマ内の基礎となるテーブルにアクセスできる唯一の方法です。
- B. スキーマの所有者は、スキーマ内のテーブルに対する権限を自動的には持ちませんが、いつでも自分自身に権限を付与できます。
- C. 所有者のテーブル権限が自動的に更新されなかったため、プラットフォーム エンジニアは REFRESH ステートメントを実行する必要があります。
- D. USE CATALOG が付与されたユーザーは、ダウンストリーム テーブルに対する所有者の権限を変更できます。
Correct Answer: B 🗳️
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上流システムが変更データキャプチャ(CDC)ログを出力し、クラウドオブジェクトストレージディレクトリに書き込んでいます。ログ内の各レコードは、変更の種類(挿入、更新、削除)と、変更後の各フィールドの値を示しています。ソーステーブルには、フィールドpk_idで識別される主キーがあります。
監査目的のため、データガバナンスチームはソースシステムで有効であったすべての値の完全な記録を維持したいと考えています。分析目的のため、各レコードの最新の値のみを記録する必要があります。これらのレコードを取り込むDatabricksジョブは1時間に1回実行されますが、各レコードは1時間の間に複数回変更されている可能性があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?
- A. すべてのログ情報をブロンズ テーブルに取り込み、merge into を使用して各 pk_id の最新のエントリをシルバー テーブルに挿入、更新、または削除し、現在のテーブル状態を再作成します。
- B. Delta Lake の変更データ フィードを使用して、外部システムからの CDC データを自動的に処理し、すべての変更を Lakehouse 内のすべての依存テーブルに伝播します。
- C. merge into を使用して、各 pk_id の最新のエントリをブロンズ テーブルに挿入、更新、または削除し、すべての変更をシステム全体に伝播します。
- D. pk_id ごとに個別の履歴テーブルを作成し、union all を実行して履歴テーブルをフィルタリングし、最新の状態を取得して、テーブルの現在の状態を解決します。
- E. テーブルへの順序付けられた一連の変更を反復処理し、各変更を順番に適用します。監査ログを作成するには、Delta Lake のバージョン管理機能を利用します。
Correct Answer: A 🗳️
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データエンジニアは、顧客取引データを処理する本番環境のLakeflow宣言型パイプラインを管理しています。パイプラインには、transaction_amount > 0やcustomer_id IS NOT NULLといった、いくつかのデータ品質期待値が含まれています。これらの期待値は、SQLのEXPECT句を使用して定義されています。
エンジニアは、最新のパイプライン更新中に各期待値を満たしたレコード数と満たなかったレコード数を分析することで、パイプラインのデータ品質を監視することを目指しています。Lakeflow Declarative Pipelinesのイベントログは、event_log_tableというDeltaテーブルに保存されます。
最新のパイプライン更新では、各期待値の名前、関連付けられたデータセット、期待値を満たしたレコードの数、期待値を満たさなかったレコードの数などの情報を抽出するための、プログラム的に適切なアプローチを決定します。
Lakeflow 宣言型パイプライン イベント ログから必要なデータ品質メトリックを取得する方法はどれですか。
- A. event_log_table にアクセスし、event_type = 'expectation_result' のイベントをフィルタリングし、詳細フィールドから期待メトリックを抽出します。
- B. Lakeflow 宣言型パイプライン UI を使用して特定のパイプラインに移動し、データセットを選択し、[データ品質] タブを表示して期待メトリックを手動で取得します。
- C. event_log_table で、event_type = 'data_quality' のイベントを照会し、passed_records フィールドと failed_records フィールドを直接選択します。
- D. event_log_table にアクセスし、event_type = 'flow_progress' のイベントをフィルタリングし、details.flow_progress.data_quality.expectations フィールドを解析して必要なメトリックを抽出します。
Correct Answer: A 🗳️
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