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試験コード：Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN
試験名称：Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)
認証ベンダー：Databricks
最近更新時間：2026-10-27
問題と解答：全250問
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験概要:
| 認定ベンダー: | Databricks |
|---|---|
| 試験名: | Databricks Certified Data Engineer Professional 試験 |
| 試験番号: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| 試験時間: | 120 分 |
| 対応言語: | 英語 |
| 受験料: | USD 200 |
| 認定の有効期間: | 2年 |
| 関連資格: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| 試験形式: | 単一選択式, 複数選択式 |
| 出題数: | 60 |
| 合格点: | 70 |
| サンプル問題: | Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督試験 |
| 前提条件: | Databricks Certified Data Engineer Associate 認定資格 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| モニタリングとトラブルシューティング | 16% | - モニタリング - トラブルシューティング - パフォーマンス最適化 |
| データ品質とガバナンス | 12% | - ガバナンス - データ品質 - Data Lineage |
| データ処理 | 28% | - Structured Streaming - ETL Pipelines - データ変換 - Spark SQL |
| Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Lakehouse Architecture - Unity Catalog - Delta Lake - データ管理 |
| データモデリングとストレージ | 20% | - ストレージ最適化 - ファイル形式 - データモデリング |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 試験問題：
データエンジニアが、重複メッセージを配信するメッセージバスシステムからデータを取り込むパイプラインを構築しています。重複メッセージは1週間間隔で配信されることがあります。ターゲットはDatabricks Delta Lakeテーブルで、各レコードは1回だけ出現する必要があります。設定されたウォーターマークの外側でイベントが到着する可能性のある重複を処理するには、どのDatabricks取り込みパターンを実装すればよいでしょうか？
- A. 一意のキーでMERGE INTOを使用して書き込み操作を実装します。
- B. Delta Lakeのタイムトラベルを使用して重複を識別して削除する
- C. dropDuplicates変換による構造化ストリーミングを構成する
- D. Delta Lakeの変更データフィードを使用して重複レコードをフィルタリングする
正解：A 🗳️
解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)
ある企業は、アカウントの取引をDelta Lakeテーブルに保存しています。アカウントレベルの相関関係(例：UPDATEステートメント)を頻繁に適用する必要がありますが、ファイルのチャーン(変化)を減らし、書き込みパフォーマンスを向上させるため、変更のたびにParquetファイル全体を書き換えるのを避けたいと考えています。Delta Lakeのどの機能を有効にすべきでしょうか？
- A. 書き込み時に自動ファイル圧縮を有効にする
- B. Deltaテーブルの変更データフィードを有効にする
- C. Deltaテーブルで削除ベクトルを有効にする
- D. Deltaテーブルをaccount_idでパーティション分割する
正解：C 🗳️
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データエンジニアは、修復履歴を含む最新のジョブ実行に関する情報を収集するアプリケーションを作成する必要があります。データエンジニアはリクエストをどのようにフォーマットすればよいでしょうか？
- A. run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/list を呼び出します。
- B. run_id と include_history パラメータを指定して /api/2.1/jobs/runs/get を呼び出します。
- C. job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/getを呼び出します。
- D. job_idとinclude_historyパラメータを指定して/api/2.1/jobs/runs/listを呼び出します。
正解：D 🗳️
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プラットフォームチームリーダーは、各チームのSQL Warehouse利用状況のアトリビューションを自動化する責任を負います。要件は、個々のユーザーレベルでSQL Warehouseの利用状況を特定し、全事業部門のリーダーを含む経営チームと共有するための日次レポートを生成することです。プラットフォームリーダーは、どのようにすれば毎日共有可能な自動レポートを生成できるでしょうか？
- A. システム テーブルを使用して監査および課金の使用状況データを取得し、毎日の更新スケジュールを含むダッシュボードを作成して経営陣と共有します。
- B. システムテーブルを使用して監査および課金の使用状況データを取得し、クエリを経営陣と共有します。これにより、経営陣はいつでもクエリを実行し、最新の結果を確認できます。
- C. ユーザーがSQLクエリを実行し、使用状況を経営陣に直接報告できるようにします。SQLウェアハウスの使用状況の所有権は各チームにあります。
- D. 帰属を計算して経営陣と共有できるように、ユーザーがすべてのクエリ詳細を提供しない限り、SQL クエリの実行を制限します。
正解：A 🗳️
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複雑なワークロードを監視する場合、クエリプランを確認できることは、ワークロードの動作を理解する上で非常に重要です。クエリプランの可視化はどこで確認できますか？
- A. Spart UIのジョブタブの下
- B. クエリプロファイラのクエリソースの下
- C. Spark UIのSQL/DataFrameタブの下
- D. クエリプロファイラのステージタブ
正解：C 🗳️
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