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

2. エンドツーエンド テストの主な利点を説明している記述はどれですか。

A) すべてのコードパスとブランチのテスト範囲を提供します。
B) テストスイートの自動化が容易になります
C) アプリケーションの実際の使用状況を厳密にシミュレートします。
D) アプリケーションの構成要素内のエラーを正確に特定します。

3. あるデータエンジニアが、本番環境レベルのデータパイプラインを構築するためのツールを評価しています。チームは、クラウドオブジェクトストレージからの変更データを処理し、無効なレコードをフィルタリングまたは分離し、下流のコンシューマーにクリーンなデータをタイムリーに配信する必要があります。チームは小規模で、期限も厳しく、パイプラインの監査と保守性を維持しながら、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。
データ エンジニアはどのようなアプローチを実装する必要がありますか?

A) LDP を使用して、ストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューを含む宣言型パイプラインを構築し、データ期待値と増分処理の組み込みサポートを活用します。
B) ハイブリッド アプローチを使用します。Auto Loader を使用して Bronze テーブルに取り込み、Databricks ワークフローで SQL クエリを使用して処理し、スケジュールに従ってクリーンアップされた Silver テーブルと Gold テーブルを生成します。
C) Spark ジョブを介して Delta テーブルに直接データを取り込み、UDF を使用してデータ品質フィルターを適用し、LDP を使用してマテリアライズド ビューを作成します。
D) 構造化ストリーミングを備えた Auto Loader を使用して取り込みを実装し、チェックポイントとマージ ロジックを使用して無効なデータの処理とテーブルの更新を管理します。

4. Databricks プラットフォーム上の Spark 構成に関して正しい記述はどれですか?

A) Spark 構成プロパティは、グローバル init スクリプトを作成することによってのみ、対話型クラスターに対して設定できます。
B) ノートブック内で設定された Spark 構成は、同じインタラクティブ クラスターに接続されているすべての SparkSession に影響します。
C) Clusters UI を使用して対話型クラスターに設定された Spark 構成プロパティは、そのクラスターに接続されているすべてのノートブックに影響します。
D) 同じインタラクティブ クラスターに対して、同じ SPAR 構成プロパティが設定されている場合。
E) Databricks REST API を使用すると、ジョブを中断することなく、対話型クラスターの Spark 構成プロパティを変更できます。

5. pyspark.sql.functions.broadcast の正しい使用方法を説明している記述はどれですか?

A) 列のカーディナリティが十分に低いため、個別の値を使用可能なパーティションに適切にマッピングして、ブロードキャスト結合を可能にすることをマークします。
B) DataFrame がすべての実行者のメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。
C) クラスターの有効期間中に将来のすべてのクエリで使用するために、指定されたテーブルのコピーをクラスター内のすべてのノードにキャッシュします。
D) Databricks ワークスペース内のすべてのアクティブなクラスターのアタッチされたストレージ ボリュームに、指定されたテーブルのコピーをキャッシュします。
E) 列がすべての実行プログラムでメモリに格納できるほど小さいものとしてマークされ、ブロードキャスト結合が可能になります。

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