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重複レコードの書き込みを回避しながら Delta テーブルにデータを書き込むために使用できるコマンドはどれですか。

정답: D
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次の構造化ストリーミング クエリのうち、シルバー テーブルからゴールド テーブルへのホップを実行しているのはどれですか。

정답: D
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Auto Loader と互換性のあるワークロードの種類は何ですか?

정답: B
データエンジニアがSpark SQLテーブルmy_tableを削除しようとしています。データエンジニアは、テーブルのメタデータとデータをすべて削除したいと考えています。
次のコマンドを実行します。
my_tableが存在する場合はテーブルを削除
SHOW TABLES を実行してもオブジェクトは表示されなくなりますが、データ ファイルは引き続き存在します。
データ ファイルがまだ存在し、メタデータ ファイルが削除された理由を説明するのは次のどれですか。

정답: C
データエンジニアとデータアナリストが協力してデータパイプラインを作成しています。データエンジニアはPythonを使用してパイプラインのRaw、Bronze、Silverレイヤーに取り組んでおり、データアナリストはSQLを使用してパイプラインのGoldレイヤーに取り組んでいます。パイプラインのRawソースはストリーミング入力です。彼らは現在、パイプラインをDelta Live Tablesに移行したいと考えています。
Delta Live Tables に移行するときに、パイプラインに次のどの変更を加える必要がありますか?

정답: B
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データエンジニアは、テーブルstoresの配列列employeesから、経験5年以上の従業員を特定するためのカスタムロジックを適用する必要があります。このカスタムロジックでは、各行に経験5年以上の従業員全員を格納した配列である新しい列exp_employeesを作成します。このカスタムロジックを大規模に適用するために、データエンジニアは高階関数FILTERを使用したいと考えています。
次のコード ブロックのうち、このタスクを正常に完了するものはどれですか。

정답: B
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次のどれが Databricks 顧客のクラウド アカウントに保存されますか?

정답: C
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データアナリストが、データ分析チーム全体で使用するDeltaテーブルsalesを作成しました。データエンジニアリングチームに協力を求め、データのクリーン性を確認するための一連のテストを実施したいと考えています。しかし、データエンジニアリングチームはテストにSQLではなくPythonを使用しています。
データ エンジニアリング チームが PySpark で売上にアクセスするために使用できるコマンドはどれですか。

정답: E
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データ エンジニアは、テーブルから読み取り、データを操作し、新しいテーブルにストリーミング書き込みを実行するように構造化ストリーミング ジョブを構成しました。
データ エンジニアが使用するコード ブロックは次のとおりです。

データ エンジニアが、クエリで利用可能なすべてのデータを必要な数のバッチで処理することだけを望む場合、データ エンジニアは空白を埋めるために次のどのコード行を使用する必要がありますか。

정답: A
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ブロンズ テーブルと生データの関係を説明するのは次のどれですか。

정답: B
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