Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) : Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語

Exam Code: Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-JPN
Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版)
Updated: Oct 07, 2026 Q & A: 250 Questions and Answers

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語 Exam Syllabus Topics:

Section	Objectives
Topic 1: Databricks Lakehouse Platform Architecture	- Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Workspace and cluster architecture
Topic 2: Production Pipelines and Orchestration	- Databricks Workflows - Error handling and recovery strategies - Job scheduling and monitoring
Topic 3: Delta Lake and Data Management	- Time travel and versioning - Delta Lake transactions and ACID properties - Schema evolution and enforcement
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	- Dimensional modeling concepts - Performance optimization techniques - Spark SQL transformations

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語版) Sample Questions:

Question #1

データアーキテクトは、様々なビジネス要件に合わせてデータを効率的に処理するためのDatabricksソリューションを設計しています。データエンジニアは、ストリーミングテーブルではなくマテリアライズドビューをどのようなシナリオで使用すべきでしょうか？

A. 即時アラートを実現するために、1 秒未満の処理要件で Apache Kafka トピックからデータを取り込みます。
B. 複数の大きなテーブルからの複雑な集計と結合を事前計算して、BI ダッシュボードのパフォーマンスを向上します。
C. 数秒以内にデータベースの変更を検出して応答する必要がある CDC (変更データキャプチャ) パイプラインを実装します。
D. ウェブサイトからの大量の継続的なクリックストリームデータを処理し、ユーザーの行動をリアルタイムで監視します。

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Correct Answer: B 🗳️

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Question #2

以下のクエリで Delta Lake テーブルが作成されました。

次のクエリを考えてみましょう。
prod.sales_by_store テーブルを削除します
このステートメントがワークスペース管理者によって実行されると、どのような結果が発生しますか?

A. Delta Lake では運用データの削除が禁止されているため、エラーが発生します。
B. COMMIT コマンドが実行されるまで何も起こりません。
C. データは削除済みとしてマークされますが、Time Travel で回復可能です。
D. テーブルはカタログから削除されますが、データはストレージに残ります。
E. テーブルはカタログから削除され、データは削除されます。

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Correct Answer: E 🗳️

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Question #3

データエンジニアは、本番環境データセットの一部をサンドボックス環境にコピーするためのPySparkコードをレビューしており、PII(個人識別情報)データがコピーされていないことを確認する必要があります。売上テーブルを確認した後、データエンジニアはユーザーのメールアドレスのみがPIIデータとして含まれており、ユーザーを識別する列もメールアドレスのみであることに気付きました。
pyspark.sqlから関数をFとしてインポートする

必要な結果を達成するには、どの匿名コードを使用する必要がありますか?

A. df.withColumn ("user_email", F.regexp_replace ("user_eamail", "@*", "@anonymized.com"))
B. df.withColumn ("user_email", F.sha2 ("user_email"))
C. df.withColumn ("hashed_email", sha2 ("user_email"))
D. df.withColumn ("user_emai", F.expr("uuid()"))

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Correct Answer: B 🗳️

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Question #4

Databricksジョブは3つのタスクで構成されており、それぞれがDatabricksノートブックです。タスクAは他のタスクに依存しません。タスクBとCは並列実行され、それぞれがタスクAに対して順次依存関係を持ちます。
スケジュールされた実行中にタスク A が失敗した場合、この実行の結果を説明するステートメントはどれですか。

A. タスク B と C は構成どおりに実行しようとします。タスク A で行われた変更は、タスクの失敗によりロールバックされます。
B. タスク B と C はスキップされます。ステージの失敗のため、タスク A は変更をコミットしません。
C. タスク B と C はスキップされます。タスク A で表現された一部のロジックは、タスクが失敗する前にコミットされている可能性があります。
D. すべてのタスクが正常に完了しない限り、変更は Lakehouse にコミットされません。タスク A が失敗したため、すべてのコミットは自動的にロールバックされます。
E. すべてのタスクは依存関係グラフとして管理されるため、すべてのタスクが正常に完了するまで、変更は Lakehouse にコミットされません。

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Correct Answer: C 🗳️

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Question #5

ジュニアデータエンジニアの1人が、DataFrame dfを用いたグループ化された集計機能を備えたストリーミングデータパイプラインの開発を依頼されました。このパイプラインでは、重複しない5分間隔ごとに平均湿度と平均気温を計算する必要があります。イベントはデバイスごとに1分ごとに記録されます。
ストリーミング DataFrame df には次のスキーマがあります。
「device_id INT、event_time TIMESTAMP、temp FLOAT、humidity FLOAT」
コードブロック:

このタスクを完了するには、コードブロック内の空白を正しく埋める応答を選択してください。