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1. アップストリームソースは、Parquetデータを1時間ごとのバッチとして、現在の日付を名前とするディレクトリに書き込みます。夜間のバッチジョブは、次のコードを実行して、日付変数で示される前日のすべてのデータを取り込みます。

フィールド customer_id と order_id は、各注文を一意に識別するための複合キーとして機能すると想定します。
上流システムが、単一の注文に対して数時間間隔を置いて重複したエントリを生成することが時々あることがわかっている場合、正しい記述はどれですか。

A) 注文テーブルへの各書き込みでは、新規レコードと既存レコードの結合に対して重複排除が実行され、重複レコードが存在しないことが保証されます。
B) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれますが、新しく書き込まれたレコードにはターゲット テーブルに既に存在する重複レコードが含まれている場合があります。
C) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれ、ターゲット テーブルに重複のないレコードのみが書き込まれます。
D) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、操作は失敗します。
E) 注文テーブルへの各書き込みには一意のレコードのみが含まれます。同じキーを持つ既存のレコードがターゲット テーブルに存在する場合、これらのレコードは上書きされます。

2. スピルは、様々な広範な変換の実行の結果として発生します。しかし、スピルを診断するには、重要な指標を積極的に探す必要があります。
パーティションがディスクに書き込まれていることを示す主なインジケーターのうち 2 つは、Spark UI のどこにありますか?

A) ステージの詳細画面とエグゼキュータのログファイル
B) Executor の詳細画面と Executor のログファイル
C) ステージの詳細画面とクエリの詳細画面
D) クエリの詳細画面とジョブの詳細画面
E) ドライバーとエグゼキューターのログファイル

3. データ エンジニアが Databricks Auto Loader を使用してクラウド オブジェクト ストレージから JSON ファイルを取り込んでいます。
ソースフォルダには時折、大容量のデータファイルが受信されることがあり、ストリームが過負荷になるリスクがあります。予測可能なマイクロバッチサイズを確保するため、チームはファイル数に関係なく、スキャンされたデータ量に基づいて1GB単位で取り込みを制限したいと考えています。これを実現するために、データエンジニアはどのAuto Loader構成を使用すべきでしょうか？

A) cloudFiles.maxFilesPerTrigger を構成し、平均ファイル サイズを推定して、サイズベースのスロットルを 1 GB に近似します。
B) 各パーティションのデータを制限するために、cloudFiles.maxPartitionBytes を 1 GB に設定します。
C) 制限を設定するには、cloudFiles.maxSizePerTrigger を 1 GB に設定します。
D) 制限を設定するには、cloudFiles.maxBytesPerTrigger を 1 GB に設定します。

4. 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) job_id とジョブの実行回数が連結されて返されます。
B) このフィールドにはjob_idが返されます。
C) 新しくトリガーされた実行のグローバルに一意の ID。
D) ワークスペースで実行されたジョブの合計数。
E) ワークスペース内でジョブ定義が実行された回数。

5. データエンジニアリングチームのジュニアメンバーが、Databricksノートブックの言語相互運用性について調査しています。以下のコードの目的は、geo_lookupテーブルに含まれるアフリカ大陸の国々で発生したすべての売上のビューを登録することです。
コードを実行する前に、現在のデータベースで SHOW TABLES を実行すると、データベースには geo_lookup と sales の 2 つのテーブルのみが含まれていることがわかります。

インタラクティブ ノートブックでこれらのコマンド セルを順番に実行した結果を正しく説明している記述はどれですか。

A) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は PySpark DataFrame を表す Python 変数になります。
B) Cmd 1 は成功し、Cmd 2 は失敗します。countries at は文字列のリストを含む Python 変数になります。
C) どちらのコマンドも失敗します。新しい変数、テーブル、ビューは作成されません。
D) どちらのコマンドも成功します。show tablesを実行すると、countries atとsales atがビューとして登録されていることが確認できます。
E) コマンド1は成功します。コマンド2は、アクセス可能なすべてのデータベースでcountries afという名前のテーブルまたはビューを検索します。このエンティティが存在する場合、コマンド2は成功します。

질문과 대답: