Databricks : Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Questions & Answers
Last Updated: Oct 09, 2026
No. of Questions: 250 Questions & Answers with Testing Engine
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Production Pipelines and Orchestration | - Databricks Workflows - Error handling and recovery strategies - Job scheduling and monitoring |
| Topic 2: Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Workspace and cluster architecture - Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) |
| Topic 3: Delta Lake and Data Management | - Schema evolution and enforcement - Delta Lake transactions and ACID properties - Time travel and versioning |
| Topic 4: Data Ingestion and Processing | - Structured Streaming fundamentals - ETL pipeline design patterns - Batch and streaming ingestion with Auto Loader |
| Topic 5: Data Modeling and Transformation | - Spark SQL transformations - Performance optimization techniques - Dimensional modeling concepts |
Common Questions About the Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam
The Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 exam is the official Databricks exam behind the Databricks Certified Data Engineer Professional certification, validating the skills measured by the Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) credential. It sits at the Professional level of the Databricks certification program. It also connects to Databricks Certified Data Engineer Associate, so the knowledge you build here carries over to those tracks as well.
The Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 exam contains 45-60 questions to be completed within 120 minutes. Before exam day, divide the available time by the question count to work out a comfortable per-question pace, and mark any item that eats into it so you can return later instead of getting stuck. Timed sessions in the ActualTorrent test engines make that pacing automatic — run at least two full-length mock exams under the clock so time pressure never becomes the reason you drop points.
The passing score for the Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 exam is 70%, and the official registration fee is $200 USD. Retakes are not discounted — every new attempt means paying the full fee again — so it pays to measure yourself before you book. Work through the 250 practice questions on ActualTorrent, sit a timed practice test, and schedule your exam only when your scores are consistently comfortable. That simple habit is the cheapest exam strategy there is.
Recommended: Databricks Certified Data Engineer Associate or equivalent hands-on experience with Spark and Delta Lake Requirements can change when Databricks revises its certification program, so confirm the current eligibility rules on the official exam page before you register.
You can book the Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) exam through the official registration channels below:
As for delivery, the exam is offered in the following format: Online proctored exam via Databricks certification platform. Choose the option that suits you best when you book your seat.
Databricks recommends the following training resources for the Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) exam:
Official courses build the foundation; the 250 practice questions from ActualTorrent then show you how that knowledge is examined, so the two work best together.
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The Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) exam blueprint is organized into 5 domains. The first three are:
- Databricks Lakehouse Platform Architecture
- Production Pipelines and Orchestration
- Delta Lake and Data Management
For the complete domain-by-domain breakdown, scroll up to the full exam topics outline above and use it to plan how you distribute your study time.
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:
1時間ごとのバッチジョブは、クラウドオブジェクトストレージコンテナからデータファイルを取り込むように構成されています。各バッチは、ソースシステムが特定の時間に生成したすべてのレコードを表します。これらのレコードをレイクハウスに処理するバッチジョブは、遅れて到着するデータが欠落しないように十分な遅延が設定されます。user_idフィールドはデータの一意のキーを表し、次のスキーマを持ちます。
user_id BIGINT、username STRING、user_utc STRING、user_region STRING、last_login BIGINT、auto_pay BOOLEAN、last_updated BIGINT 新しいレコードはすべてaccount_historyというテーブルに取り込まれ、ソースと同じスキーマ内のすべてのデータの完全な記録が保持されます。システム内の次のテーブルはaccount_currentという名前で、各一意のuser_idの最新の値を表すType 1テーブルとして実装されています。
数百万のユーザー アカウントがあり、1 時間ごとに数万のレコードが処理されると仮定すると、記述されている account_current テーブルを各時間ごとのバッチ ジョブの一部として効率的に更新するには、どの実装を使用できますか?
- A. 最後に更新されたフィールドと最後に処理された時間、およびユーザー ID による最後の最大入力を使用してアカウント履歴のレコードをフィルターし、各ユーザー ID の最新の値を更新または挿入するマージ ステートメントを記述します。
- B. 最後に更新されたフィールドと最後に処理された時間を使用してアカウント履歴のレコードをフィルターし、ユーザー名の重複を排除します。各ユーザー名の最新の値を更新または挿入するためのマージ ステートメントを記述します。
- C. Delta Lake のバージョン履歴を使用して、アカウント履歴の最新バージョンと 1 つ前のバージョンの違いを取得し、これらのレコードを現在のアカウントに書き込みます。
- D. ユーザー ID でグループ化し、最終更新の最大値をフィルタリングしたアカウント履歴テーブルに対するクエリの結果を使用して、各バッチでアカウントの現在のテーブルを上書きします。
- E. 自動ローダーを使用して、アカウント履歴ディレクトリ内の新しいファイルをサブスクライブします。Structured Streaminq トリガー 1 回限りのジョブを構成して、新しく検出されたファイルをアカウントの現在のテーブルに一括更新します。
Correct Answer: A 🗳️
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データエンジニアは、顧客がレンタル自転車を利用中にどこに持ち込んでいるかを把握するためのデータ取り込みパイプラインを構築しています。エンジニアは、時間の経過とともに、自転車のセンサーから送信されるデータに緯度や経度などの重要な詳細情報が含まれていないことに気づきました。下流のアナリストは、クリーンなレコードと隔離されたレコードの両方を個別に処理する必要があります。
データ エンジニアはすでに次のコードを持っています。
インポートDLT
pyspark.sql.functionsからexprをインポートする
rules = {
"valid_lat": "(lat IS NOT NULL)",
"valid_long": "(long IS NOT NULL)"
}
quarantine_rules = "NOT({})".format(" AND ".join(rules.values()))
@dlt.view
def raw_trips_data():
return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
How should the data engineer meet the requirements to capture good and bad data?
- A. @dlt.table
@dlt.expect_all_or_drop(rules)
def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("raw_trips_data") - B. @dlt.table(partition_cols=["is_quarantined", ])
@dlt.expect_all(rules)
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.withColumn("is_quarantined", expr(quarantine_rules))
) - C. @dlt.table(name="trips_data_quarantine")
def trips_data_quarantine():
return (
spark.readStream.table("raw_trips_data")
.filter(expr(quarantine_rules))
) - D. @dlt.view
@dlt.expect_or_drop("lat_long_present", "(lat IS NOT NULL AND long IS NOT NULL)") def trips_data_quarantine():
return spark.readStream.table("ride_and_go.telemetry.trips")
Correct Answer: C 🗳️
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データエンジニアリングチームは、顧客テーブルの複数の列にわたるデータ品質を監視するSQLアラートを作成する必要があります。メールアドレスが未入力の顧客の割合が15%を超え、かつ電話番号の形式が無効な顧客の割合が10%を超えた場合にアラートをトリガーしたいと考えています。この複数列のアラート条件を実装するのに適したSQLクエリパターンはどれですか？
- A. SELECT email_null_pct, phone_invalid_pct FROM (SELECT (COUNT(CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) *
100.0/COUNT (*)) as email_null_pct, (COUNT(CASE WHEN phone NOT RLIKE ''[0-9-+()\\s]+$' THEN 1 END)*
100.0/COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers) - B. SELECT CASE WHEN email_null_pct >15 AND phone_invalid_pct> 10 THEN 1 ELSE 0 END FROM (SELECT (COUNT (CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) * 100.0 / COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers) metrics
- C. SELECT COUNT (*) FROM customers WHERE email IS NULL OR phone_format_invalid = true
- D. SELECT email, phone FROM customers WHERE email IS NULL AND phone NOT RLIKE ''[0-9-
+()\\s]+$'
Correct Answer: A 🗳️
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退職するプラットフォームオーナーは現在、複数のカタログの所有権を保持し、ストレージの認証情報と外部ロケーションを管理しています。データエンジニアは、継続性を確保するよう求められています。具体的には、カタログの所有権をプラットフォームチームグループに移管し、継続的な権限管理を委任し、デルタ共有を介してデータの受信と共有を行う権限を維持する必要があります。メタストア全体でこれらのアクションを実行するには、どのような役割が必要ですか？
- A. メタストア管理者。メタストア管理者は、共有や受信者を含むすべてのメタストア オブジェクトにわたって所有権を譲渡し、権限を管理できるためです。
- B. ワークスペース管理者。ワークスペース管理者は、任意の Unity Catalog オブジェクトの所有権を譲渡できるためです。
- C. カタログ所有者。カタログ所有者はメタストア内の任意のカタログ内の任意のオブジェクトを転送できるためです。
- D. アカウント管理者。アカウント管理者はメタストアを作成することはできますが、カタログの所有権を変更することはできないためです。
Correct Answer: A 🗳️
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上流システムが変更データキャプチャ(CDC)ログを出力し、クラウドオブジェクトストレージディレクトリに書き込んでいます。ログ内の各レコードは、変更の種類(挿入、更新、削除)と、変更後の各フィールドの値を示しています。ソーステーブルには、フィールドpk_idで識別される主キーがあります。
分析目的のため、Lakehouse内のターゲットDelta Lakeテーブルには、各レコードの最新の値のみを記録する必要があります。これらのレコードを取り込むDatabricksジョブは1時間に1回実行されますが、各レコードは1時間の間に複数回変更されている可能性があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?
- A. Delta Lake の変更データ フィードを使用して、外部システムからの CDC データを自動的に処理し、すべての変更を Lakehouse 内のすべての依存テーブルに伝播します。
- B. MERGE INTO を使用して、各 pk_id の最新のエントリをテーブルに挿入、更新、または削除し、すべての変更をシステム全体に伝播します。
- C. テーブルに対する順序付けられた一連の変更を反復処理し、各変更を順番に適用して、テーブルの現在の状態 (挿入、更新、削除)、変更のタイムスタンプ、および値を作成します。
- D. 各バッチ内のレコードを pk_id で重複排除し、ターゲット テーブルを上書きします。
Correct Answer: A 🗳️
Veronica
Andre
Bernard
Christopher
Edward
Haley
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