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1. 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) 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。
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、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。
C) 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。
D) 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。

2. 大企業のデータガバナンスチームは、組織全体のデータの検出可能性を向上させています。チームのDatabricks Lakehouseには、適切なドキュメントが不足している数千もの列を持つ数百のテーブルがあります。これらのテーブルの多くは、数年にわたって異なるチームによって作成されたもので、列の意味やビジネスロジックに関するコンテキストが欠落しています。データガバナンスチームは、コンプライアンス要件を満たし、組織全体のデータリテラシーを向上させるために、既存のすべてのテーブルに対して包括的な列の説明を迅速に生成する必要があります。各列を手動でドキュメント化すると数か月かかるため、完了までに時間がかかるため、最新の機能を活用して、意味のある説明を自動的に生成したいと考えています。チームは、既存のテーブルの列のコメントと説明を自動的に生成するために、Databricksでどのようなアプローチを使用すべきでしょうか。

A) df.describe() と df.schema を使用してカスタム PySpark コードを記述し、各列の基本的な統計的記述をプログラムで生成します。
B) DESCRIBE TABLE コマンドを使用して既存のスキーマ情報を抽出し、列名とデータ型に基づいて説明を手動で記述します。
C) Databricks カタログ エクスプローラーでテーブルに移動し、テーブル スキーマ ビューを選択して、人工知能を活用して列名、データ型、サンプル値、データ パターンに基づいて意味のある列の説明を自動的に作成する AI 生成オプションを使用します。
D) Delta Lake の DESCRIBE HISTORY コマンドを使用して、テーブルの進化を分析し、履歴の変更から列の目的を推測します。

3. 以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

元のクエリに誤字があったことに気づき、以下のコードが実行されました。
テーブル prod.sales_by_stor を変更し、名前を prod.sales_by_store に変更します。
2 番目のコマンドを実行するとどのような結果が発生しますか?

A) テーブル名の変更は Delta トランザクション ログに記録されます。
B) メタストア内のテーブル参照が更新され、データは変更されません。
C) すべての関連ファイルとメタデータは、単一の ACID トランザクションで削除され、再作成されます。
D) メタストア内のテーブル参照が更新され、すべてのデータ ファイルが移動されます。
E) 名前を変更したテーブルに対して新しいデルタ トランザクション ログが作成されます。

4. Sparkジョブの実行時間が予想よりも長くなっています。データエンジニアがSpark UIを使用して、特定のステージにおけるタスクの最小、中央、最大実行時間を確認すると、タスク完了までの最短時間と中央値はほぼ同じであるのに対し、最長時間は最短時間の約100倍になっていることに気づきました。
全体的な仕事の所要時間の増加を引き起こしている状況は何ですか?

A) 不適切なスレッド プールの割り当てによって発生したタスク キュー。
B) 一部のクラスタノードがソースデータとは異なるリージョンにあることによるネットワーク遅延
C) 外部システムからデータを取得中に資格情報の検証エラーが発生しました。
D) Spark パーティションのサブセットに割り当てられたデータが増えることで発生するスキュー。
E) アタッチされたボリュームのストレージが小さすぎるために発生したスピルです。

5. データ アーキテクトは、Lakehouse 内のすべてのテーブルを外部 Delta Lake テーブルとして構成することを義務付けています。
この要件を確実に満たすには、どのようなアプローチが有効でしょうか?

A) すべてのテーブル ストレージに外部データ ウェアハウスを構成する場合、すべての ELT に Databricks を活用します。
B) データベースを作成するときは必ずlocationキーワードを使用してください。
C) テーブルを作成するときは、create table ステートメントで external キーワードが使用されていることを確認します。
D) ワークスペースを構成するときは、外部クラウド オブジェクト ストレージがマウントされていることを確認してください。
E) テーブルを作成するときは必ず location キーワードを使用してください。

질문과 대답: