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Databricks Certified Data Engineer Associate: クラスター管理とリソースの最適化
データ空海です。本記事では、Databricks Certified Data Engineer Associate試験に合格するために必要なクラスター管理とリソースの最適化について解説します。
クラスター管理のベストプラクティス
Databricksでは、クラスター管理が重要な役割を果たします。以下に、Databricksでのクラスター管理のベストプラクティスをいくつか紹介します。
クラスターサイズを最適化する:
クラスターサイズを最適化することで、リソースの使用を最適化し、コストを削減することができます。
クラスターの自動スケーリングを有効にする:
クラスターの自動スケーリングを有効にすることで、リソースの使用を最適化し、コストを削減することができます。
クラスターのタイムアウトを設定する:
クラスターのタイムアウトを設定することで、リソースの無駄な使用を防止し、コストを削減することができます。
リソースの最適化のベストプラクティス
リソースの最適化は、Databricksでのデータエンジニアリングにおいて重要な役割を果たします。以下に、Databricksでのリソースの最適化のベストプラクティスをいくつか紹介します。
クラスターのリソース使用状況を監視する:
クラスターのリソース使用状況を監視し、必要に応じてスケジューリングを調整することで、リソースの使用を最適化することができます。
スパークの設定を最適化する:
スパークの設定を最適化することで、ジョブのパフォーマンスを最適化し、リソースの使用を最小限に抑えることができます。
データの圧縮を使用する:
データの圧縮を使用することで、データのサイズを縮小し、ストレージの使用を最適化することができます。
模擬問題
以下に、試験で実際に問われそうな模擬問題を出します。
問題: Databricksでのクラスター管理のベストプラクティスについて、以下のうちどれが正しいですか?
選択肢:
A. クラスターサイズを最適化する
B. クラスターの自動スケーリングを無効にする
C. クラスターのタイムアウトを設定しない
D. すべての上記
回答: A. クラスターサイズを最適化する
解説: クラスターサイズを最適化することで、リソースの使用を最適化し、コストを削減することができます。また、クラスターの自動スケーリングを有効にすることで、リソースの使用を最適化し、コストを削減することができます。さらに、クラスターのタイムアウトを設定することで、リソースの無駄な使用を防止し、コストを削減することができます。しかし、これらのうち正しいのはAの「クラスターサイズを最適化する」だけです。
Databricks Certified Data Engineer Associate認定試験に向けての理解が深まることを期待しています。
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