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Databricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • Databricks SQL：このトピックでは、主要な対象ユーザーと副次的な対象ユーザー、Databricks SQL の利点、基本的な Databricks SQL クエリの補完、スキーマブラウザー、Databricks SQL ダッシュボード、そして Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウスの目的について説明します。さらに、サーバーレス Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウス、Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウスのクラスターサイズとコストのトレードオフ、そして Partner Connect についても詳しく説明します。最後に、小さなファイルのアップロード、Databricks SQL と視覚化ツールの接続、メダリオンアーキテクチャ、ゴールドレイヤー、そしてストリーミングデータを扱う利点について説明します。
トピック 2
  • データの視覚化とダッシュボード：このトピックのサブトピックでは、通知の送信方法、基本的なアラートの設定とトラブルシューティングの方法、更新スケジュールの設定方法、ダッシュボードを共有するメリットとデメリット、クエリパラメータによる出力の変化、すべての視覚化の色の変更方法について説明します。また、カスタマイズされたデータ視覚化、視覚化のフォーマット、クエリベースのドロップダウンリスト、ダッシュボードの共有方法についても説明します。
トピック 3
  • Lakehouse における SQL：データベースからデータを取得するクエリ、SELECT クエリの出力、ANSI SQL の利点、アクセス、そしてシルバーレベルのデータのクリーンアップについて説明します。また、MERGE INTO、INSERT TABLE、COPY INTO を比較対照します。最後に、一般的なスケーリングシナリオにおける UDF の作成と適用に焦点を当てます。
トピック 4
  • 分析アプリケーション：統計分布の重要なポイント、データ拡張、そして2つのソースアプリケーション間のデータブレンディングについて説明します。さらに、ラストマイルETL、データブレンディングが効果的なシナリオ、主要な統計指標、記述統計、離散統計と連続統計についても説明します。
トピック 5
  • データ管理：このトピックでは、データファイル管理ツールとしてのDelta Lake、Delta Lakeによるテーブルメタデータの管理、LakehouseにおけるDelta Lakeの利点、Databricks上のテーブル、テーブル所有者の責任、そしてデータの永続性について説明します。また、テーブルの管理、テーブル所有者によるData Explorerの使用、そして組織固有のPIIデータに関する考慮事項についても説明します。最後に、LOCATIONキーワードの変化と、データセキュリティを確保するためのData Explorerの使用法についても説明します。

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Databricks Certified Data Analyst Associate Exam 認定 Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 試験問題 (Q83-Q88):

質問 # 83
A data engineering team has created a Structured Streaming pipeline that processes data in micro-batches and populates gold-level tables. The microbatches are triggered every minute.
A data analyst has created a dashboard based on this gold-level dat
a. The project stakeholders want to see the results in the dashboard updated within one minute or less of new data becoming available within the gold-level tables.
Which of the following cautions should the data analyst share prior to setting up the dashboard to complete this task?

正解：E

解説：
A Structured Streaming pipeline that processes data in micro-batches and populates gold-level tables every minute requires a high level of compute resources to handle the frequent data ingestion, processing, and writing. This could result in a significant cost for the organization, especially if the data volume and velocity are large. Therefore, the data analyst should share this caution with the project stakeholders before setting up the dashboard and evaluate the trade-offs between the desired refresh rate and the available budget. The other options are not valid cautions because:
B . The gold-level tables are assumed to be appropriately clean for business reporting, as they are the final output of the data engineering pipeline. If the data quality is not satisfactory, the issue should be addressed at the source or silver level, not at the gold level.
C . The streaming data is an appropriate data source for a dashboard, as it can provide near real-time insights and analytics for the business users. Structured Streaming supports various sources and sinks for streaming data, including Delta Lake, which can enable both batch and streaming queries on the same data.
D . The streaming cluster is fault tolerant, as Structured Streaming provides end-to-end exactly-once fault-tolerance guarantees through checkpointing and write-ahead logs. If a query fails, it can be restarted from the last checkpoint and resume processing.
E . The dashboard can be refreshed within one minute or less of new data becoming available in the gold-level tables, as Structured Streaming can trigger micro-batches as fast as possible (every few seconds) and update the results incrementally. However, this may not be necessary or optimal for the business use case, as it could cause frequent changes in the dashboard and consume more resources. Reference: Streaming on Databricks, Monitoring Structured Streaming queries on Databricks, A look at the new Structured Streaming UI in Apache Spark 3.0, Run your first Structured Streaming workload


質問 # 84
How can a data analyst determine if query results were pulled from the cache?

正解：A

解説：
Databricks SQL uses a query cache to store the results of queries that have been executed previously. This improves the performance and efficiency of repeated queries. To determine if a query result was pulled from the cache, you can go to the Query History tab in the Databricks SQL UI and click on the text of the query. A slideout will appear on the right side of the screen, showing the query details, including the cache status. If the result came from the cache, the cache status will show "Cached". If the result did not come from the cache, the cache status will show "Not cached". You can also see the cache hit ratio, which is the percentage of queries that were served from the cache. Reference: The answer can be verified from Databricks SQL documentation which provides information on how to use the query cache and how to check the cache status. Reference link: Databricks SQL - Query Cache


質問 # 85
Which of the following approaches can be used to connect Databricks to Fivetran for data ingestion?

正解：E

解説：
Partner Connect is a feature that allows you to easily connect your Databricks workspace to Fivetran and other ingestion partners using an automated workflow. You can select a SQL warehouse or a cluster as the destination for your data replication, and the connection details are sent to Fivetran. You can then choose from over 200 data sources that Fivetran supports and start ingesting data into Delta Lake. Reference: Connect to Fivetran using Partner Connect, Use Databricks with Fivetran


質問 # 86
A data analyst runs the following command:
INSERT INTO stakeholders.suppliers TABLE stakeholders.new_suppliers;
What is the result of running this command?

正解：C

解説：
The command INSERT INTO stakeholders.suppliers TABLE stakeholders.new_suppliers is not a valid syntax for inserting data into a table in Databricks SQL. According to the documentation12, the correct syntax for inserting data into a table is either:
INSERT { OVERWRITE | INTO } [ TABLE ] table_name [ PARTITION clause ] [ ( column_name [, ...] ) | BY NAME ] query INSERT INTO [ TABLE ] table_name REPLACE WHERE predicate query The command in the question is missing the OVERWRITE or INTO keyword, and the query part that specifies the source of the data to be inserted. The TABLE keyword is optional and can be omitted. The PARTITION clause and the column list are also optional and depend on the table schema and the data source. Therefore, the command in the question will fail with a syntax error.
Reference:
INSERT | Databricks on AWS
INSERT - Azure Databricks - Databricks SQL | Microsoft Learn


質問 # 87
Which of the following describes how Databricks SQL should be used in relation to other business intelligence (BI) tools like Tableau, Power BI, and looker?

正解：D

解説：
Databricks SQL is not meant to replace or substitute other BI tools, but rather to complement them by providing a fast and easy way to query, explore, and visualize data on the lakehouse using the built-in SQL editor, visualizations, and dashboards. Databricks SQL also integrates seamlessly with popular BI tools like Tableau, Power BI, and Looker, allowing analysts to use their preferred tools to access data through Databricks clusters and SQL warehouses. Databricks SQL offers low-code and no-code experiences, as well as optimized connectors and serverless compute, to enhance the productivity and performance of BI workloads on the lakehouse. References: Databricks SQL, Connecting Applications and BI Tools to Databricks SQL, Databricks integrations overview, Databricks SQL: Delivering a Production SQL Development Experience on the Lakehouse


質問 # 88
......

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