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1. データエンジニアはDelta LaleテーブルにLiquid Clusteringを実装しており、それがデータ管理操作にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。テーブルは新しいデータで頻繁に更新されます。
このテーブルは外部テーブルであり、Unity Catalog では管理されていません。Delta Lake の Liquid Clustering は、最初のテーブル作成後に挿入された新しいデータをどのように処理しますか？

A) 新しいデータはクラスタリング パターンと一致しない場合には拒否されます。
B) 書き込み操作中に新しいデータが自動的にクラスター化されます。
C) 新しいデータはステージング領域に書き込まれ、スケジュールされたメンテナンス中にクラスター化されます。
D) 新しいデータは、次の OPTIMIZE 操作までクラスター化されません。

2. データエンジニアは、組織のデータ保持ポリシーを永続的に遵守するために、Databricks の Delta テーブルで削除されたファイルを(デフォルトの 7 日間ではなく)15 日間継続的に保持するようにする必要があります。削除されたファイルのこの保持期間を正しく設定するコード スニペットはどれですか。

A) spark.conf.set("spark.databricks.delta.deletedFileRetentionDuration", "15 days")
B) spark.sql("ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES
('delta.deletedFileRetentionDuration' = 'interval 15 days')")
C) spark.sql("VACUUM my_table RETAIN 15 HOURS")
D) from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/mnt/data/my_table")
deltaTable.deletedFileRetentionDuration = "interval 15 days"

3. データ エンジニアは、非常に類似したコードを持つ複数のテーブル定義を含む次の DLT コードをリファクタリングしたいと考えています。

パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。

パイプラインは、このリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、これらのテーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?

A) for ループの異なる入力を使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
B) パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。
C) テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
D) ループを別のテーブル定義内にラップし、一般化された名前とプロパティを使用して、内部テーブルのものと置き換えます。

4. DLT パイプラインには、次のストリーミング テーブルが含まれます。
Raw_lot は、心拍数追跡デバイスから生のデバイス測定データを取り込みます。
Bpm_stats は、raw_lot からの BPM 測定値に基づいてユーザー統計を段階的に計算します。
データ エンジニアは、パイプラインの更新が実行されたときにダウンストリーム テーブルを再計算しながら、raw_iot テーブルで手動で削除または更新されたレコードを保持できるように、このパイプラインをどのように構成できますか。

A) bpm_stats のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。
B) bpm_statsのskipChangeCommitsフラグをtrueに設定する
C) raw_iot のパイプライン、リセット、許可プロパティを false に設定します。
D) SkipChangeCommitsフラグをtrueに設定する raw_lot

5. データ エンジニアリング チームは次のコードを管理しています。

このコードが論理的に正しい結果を生成し、ソース テーブル内のデータが重複排除され検証されていると仮定すると、このコードを実行すると何が起こるかを説明するステートメントはどれですか。

A) gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルは、バッチ ジョブとして silver_customer_sales テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
B) 増分ジョブは、状態ストア内の実行情報を活用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルの集計値を更新します。
C) バッチ ジョブは、customer_id を主キーとして使用して、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを更新し、テーブルの現在のバージョンと異なる値を持つ行のみを置き換えます。
D) silver_customer_sales テーブルは、バッチ ジョブとして gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルのすべてのレコードから計算された集計値によって上書きされます。
E) 増分ジョブは、silver_customer_sales テーブルに新しい行が書き込まれたかどうかを検出します。新しい行が検出されると、すべての集計が再計算され、gold_customer_lifetime_sales_summary テーブルを上書きするために使用されます。

질문과 대답: