最新 [2026年04月] 効果的な学習法でGoShikenの問題集でDatabricks-Certified-Data-Engineer-Professional日本語テストを合格せよ
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質問 # 20
データエンジニアは、Lakeflowの宣言型パイプライン技術を活用し、Auto Loaderを使用してS3内のJSONファイルから取り込んだリアルタイムのトラックテレメトリデータを処理するシステムを設計しています。データには、truck_id、timestamp、location、speed、fuel_levelが含まれます。システムは、以下の2つのユースケースをサポートする必要があります。
- 最新の位置、速度、および
運用チームの truck_id ごとの fuel_level。
- 総走行距離と平均燃料消費量の毎日の集計レポート
管理チームの truck_id ごとの効率。
これらの要件を満たすために、データ エンジニアは Lakeflow 宣言型パイプラインのストリーミング テーブルとマテリアライズド ビューにどのアプローチを使用する必要がありますか?
- A. 生のテレメトリ データを取り込んで保存するためのマテリアライズド ビューを定義し、リアルタイム監視用に truck_id ごとの最新の位置、速度、燃料レベルを計算するストリーミング テーブルを作成します。レポート用に truck_id ごとの毎日の集計距離と燃料効率を計算する別のマテリアライズド ビューを作成します。
- B. 生のテレメトリデータを取り込んで保存するためのストリーミングテーブルを定義し、さらに、最新の位置情報、速度、燃料レベルをtruck_idごとに段階的に計算してリアルタイム監視を行うストリーミングテーブルを作成します。レポート用に、truck_idごとの毎日の集計距離と燃費を計算するマテリアライズドビューを作成します。
- C. 生のテレメトリ データを取り込んで保存するためのストリーミング テーブルを定義し、リアルタイム監視のために truck_id ごとに最新の位置、速度、燃料レベルを計算するマテリアライズド ビューを作成します。
レポート用に、truck_id ごとの毎日の集計距離と燃費を計算する別のマテリアライズド ビューを作成します。 - D. 生のテレメトリデータを取り込んで保存するためのストリーミングテーブルを定義し、truck_idごとの毎日の集計距離と燃費を計算するストリーミングテーブルを作成します。リアルタイム監視のために、truck_idごとの最新の位置情報、速度、燃料レベルを計算するマテリアライズドビューを作成します。
正解：B
解説：
A streaming table is the right construct to ingest continuously arriving telemetry from Auto Loader.
Computing the latest per truck_id requires near-real-time incremental updates as new events arrive, which is best handled with a downstream streaming table. The daily aggregates are naturally suited to a materialized view, which maintains precomputed results for reporting and refreshes efficiently without requiring a continuously running streaming aggregation for a once- per-day consumption pattern.
質問 # 21
データサイエンスチームは、MLflowを使用して本番環境モデルを作成し、ログに記録しました。このモデルは列名のリストを受け取り、DOUBLE型の新しい列を返します。
次のコードは、本番モデルを正しくインポートし、customer_id キー列を含む顧客テーブルを DataFrame に読み込み、モデルに必要な特徴列を定義します。
どのコード ブロックが、スキーマ「customer_id LONG、predictions DOUBLE」を持つ DataFrame を出力しますか。
- A. df.select("customer_id", pandas_udf(model, columns).alias("predictions"))
- B. df.apply(モデル、列).select("customer_id, 予測")
- C. df.map(lambda x:model(x[columns])).select("customer_id, 予測")
- D. model.predict(df, columns)
- E. df.select("customer_id", model(*columns).alias("predictions"))
正解：E
解説：
This code block applies the Spark UDF created from the MLflow model to the DataFrame df by selecting the existing customer_id column and the new column produced by the model, which is aliased to predictions. The model(*columns) part is where the UDF is applied to the columns specified in the columns list, and alias("predictions") is used to name the output column of the model's predictions. This will result in a DataFrame with the desired schema: "customer_id LONG, predictions DOUBLE".
質問 # 22
データエンジニアはSparkのMEMORY_ONLYストレージレベルを使用しています。キャッシュされたテーブルのパフォーマンスが最適ではないことを示す指標として、データエンジニアはSpark UIの「ストレージ」タブでどの指標を確認すべきでしょうか？
- A. キャッシュされたパーティションの数 > Sparkパーティションの数
- B. オンヒープメモリ使用量がオフヒープメモリ使用量の75%以内です
- C. ディスク上のサイズがメモリ内のサイズより小さい
- D. ディスク上のサイズは> 0です
- E. RDDブロック名にキャッシュ失敗を示す「」アノテーションが含まれていました
正解：D
解説：
When using Spark's MEMORY_ONLY storage level, the ideal scenario is that the data is fully cached in memory, and the Size on Disk should be 0 (indicating that the data is not spilled to disk). If the Size on Disk is greater than 0, it suggests that some data has been spilled to disk, which can lead to degraded performance as reading from disk is slower than reading from memory.
質問 # 23
データエンジニアは、組織のデータ保持ポリシーを永続的に遵守するために、Databricks の Delta テーブルで削除されたファイルを(デフォルトの 7 日間ではなく)15 日間継続的に保持するようにする必要があります。削除されたファイルのこの保持期間を正しく設定するコード スニペットはどれですか。
- A. spark.conf.set("spark.databricks.delta.deletedFileRetentionDuration", "15 days")
- B. from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/mnt/data/my_table")
deltaTable.deletedFileRetentionDuration = "interval 15 days" - C. spark.sql("ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES
('delta.deletedFileRetentionDuration' = 'interval 15 days')") - D. spark.sql("VACUUM my_table RETAIN 15 HOURS")
正解：C
解説：
The deleted file retention period in Delta Lake is controlled by the table property delta.deletedFileRetentionDuration. Setting this property via ALTER TABLE ensures the retention policy is persistently enforced at the table level, extending deleted file retention to 15 days in compliance with organizational requirements.
質問 # 24
ある企業では、タスクの最新ステータスを追跡するタスク管理システムを導入しています。このシステムはタスクイベントを入力として受け取り、Lakeflow Declarative Pipelines を使用してほぼリアルタイムでイベントを処理します。タスクが作成されるか、タスクステータスが変更されると、新しいタスクイベントがシステムに取り込まれます。Lakeflow Declarative Pipelines は、BI ユーザーがクエリを実行できるストリーミングテーブル (tasks_status) を提供します。
表はすべてのタスクの最新のステータスを表し、5 つの列が含まれます。
task_id(タスクごとに一意)
タスク名
タスクオーナー
タスクステータス
タスクイベント時間
テーブルでは、削除ベクトル、行追跡、変更データ フィード (CDF) の 3 つのプロパティが有効になります。
データ エンジニアは、静的ディメンション テーブル (従業員) から検索できる task_owner の部門を表す 1 つの列を追加することで、tasks_status テーブルをほぼリアルタイムで拡充するための新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成するように求められています。
この強化はどのように実装する必要がありますか?
- A. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
- B. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数を skipChangeCommits オプションとともに使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果を新しいストリーミング テーブルに保存します。
- C. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。readStream() 関数をオプション readChangeFeed とともに使用して、tasks_status テーブル CDF を読み取り、employee テーブルで拡充し、結果テーブルとして新しいストリーミング テーブルを作成し、apply_changes() 関数を使用して拡充された CDF からの変更を処理します。
- D. 新しい Lakeflow 宣言型パイプラインを作成します。read() 関数を使用して、tasks_status テーブルを読み取り、employee テーブルで強化し、結果をマテリアライズド ビューに保存します。
正解：C
解説：
Change Data Feed (CDF) allows downstream consumers to read incremental changes (inserts, updates, deletes) from a Delta table. The documentation explains that when streaming from a Delta table with CDF enabled, developers can use readStream().option("readChangeFeed","true") to capture incremental events. For maintaining a derived table with enrichment logic, the recommended practice is to use apply_changes(), which applies CDC semantics (insert/update/delete) correctly to the target streaming table. By joining with the static employee dimension, enriched rows are generated before being merged into the new streaming target. This ensures correctness, scalability, and minimal latency. Batch reads or skipping commits do not maintain correctness for CDC pipelines.
質問 # 25
データガバナンスチームは、GDPR遵守のため、ユーザーのレコード削除を審査しています。削除リクエストをuser_lookupテーブルからユーザー集計テーブルに反映させるため、以下のロジックが実装されています。
user_id が一意の識別キーであり、削除を要求したすべてのユーザーが user_lookup テーブルから削除されていると仮定すると、上記のロジックを正常に実行すると、user_aggregates テーブルから削除されるレコードにアクセスできなくなることが保証されるかどうか、またその理由はどれですか。
- A. いいえ。変更データ フィードは挿入と更新のみを追跡し、削除されたレコードは追跡しません。
- B. はい。変更データ フィードは外部キーを使用して、Lakehouse 全体での削除の一貫性を確保します。
- C. いいえ。削除されたレコードを含むファイルは、BACUM コマンドを使用して無効化されたデータ ファイルを削除するまで、タイム トラベルで引き続きアクセスできる可能性があります。
- D. はい。Delta Lake ACID 保証により、DELETE コマンドが完全に成功し、これらのレコードが永続的に消去されたことが保証されます。
- E. いいえ。Delta Lake の DELETE コマンドは、MERGE INTO コマンドと組み合わせた場合にのみ ACID 保証を提供します。
正解：C
解説：
The DELETE operation in Delta Lake is ACID compliant, which means that once the operation is successful, the records are logically removed from the table. However, the underlying files that contained these records may still exist and be accessible via time travel to older versions of the table. To ensure that these records are physically removed and compliance with GDPR is maintained, a VACUUM command should be used to clean up these data files after a certain retention period. The VACUUM command will remove the files from the storage layer, and after this, the records will no longer be accessible.
質問 # 26
データエンジニアは、複雑な結合と大規模なデータセットを含むDatabricks SQL上で実行速度が遅いDelta Lakeクエリのトラブルシューティングを行っています。根本原因が、不適切なデータスキップ、非効率的な結合戦略、あるいは過剰なデータシャッフルのいずれに関連しているかを特定する必要があります。ネイティブのDatabricksツールを用いて、具体的なボトルネックを特定するには、どのアプローチが適切でしょうか？
- A. EXPLAIN コマンドを有効にして、解析された論理プランを確認し、シャッフル サイズを手動で推定します。
- B. クエリプロファイルの上位演算子パネルを分析して、BroadcastNestedLoopJoin などの高コスト操作を特定します。
- C. ジョブ UI でクエリの実行時間を確認し、クラスター リソース使用率メトリックと相関させます。
- D. LIMIT 句を使用してクエリのサブセットを実行し、実行時間を完全なデータセットと比較します。
正解：B
解説：
The Query Profile's Top Operators panel surfaces the most expensive operators in the query execution, making it possible to directly identify bottlenecks such as inefficient join strategies, poor data skipping, or excessive shuffling. This native visualization highlights where time and resources are spent, enabling precise root-cause analysis for slow-running queries.
質問 # 27
データエンジニアがメールアドレスを含む列をマスクしています。目標は、すべての行で同じ長さの出力文字列を生成し、メールアドレスの値ごとに異なる出力を生成することです。
これを実現するにはどの SQL 関数を使用する必要がありますか?
- A. sha2(email, 0)
- B. sha1(email)
- C. mask(email, '?')
- D. hash(email)
正解：D
解説：
The hash() function in Databricks SQL returns a deterministic fixed-length integer (or hexadecimal string) derived from the input. When applied to sensitive identifiers like email addresses, it produces a unique value for each distinct input while ensuring uniform output size, making it suitable for anonymization where referential consistency is required.
Functions like mask() perform pattern-based substitutions that change string lengths, and sha1() or sha2() produce long hexadecimal strings of varying lengths (depending on hash size), which may not match requirements for fixed-length masking.
Therefore, the correct choice for fixed-length, deterministic pseudonymization of email addresses is hash(email), as it maintains analytical usability while anonymizing sensitive data.
質問 # 28
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。
監査目的のため、データガバナンスチームはソースシステムで有効であったすべての値の完全な記録を維持したいと考えています。分析目的のため、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. pk_id ごとに個別の履歴テーブルを作成し、union all を実行して履歴テーブルをフィルタリングし、最新の状態を取得して、テーブルの現在の状態を解決します。
- B. テーブルへの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ます。監査ログを作成するには、Delta Lake のバージョン管理機能を利用します。
- C. すべてのログ情報をブロンズ テーブルに取り込み、merge into を使用して各 pk_id の最新のエントリをシルバー テーブルに挿入、更新、または削除し、現在のテーブル状態を再作成します。
- D. 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。
- E. merge into を使用して、各 pk_id の最新のエントリをブロンズ 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。
正解：C
解説：
CDF captures changes only from a Delta table and is only forward-looking once enabled. The CDC logs are writing to object storage. So you would need to ingestion those and merge into downstream tables.
質問 # 29
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. 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。
- B. 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。
- 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. 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。
正解：B
質問 # 30
次の表は、電子商取引 Web サイト内のユーザー カートにあるアイテムで構成されています。
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次の MERGE ステートメントは、このテーブルでスキーマ評価を有効にして、更新ビューを使用してこのテーブルを更新するために使用されます。
次のアップデートはどのように処理されますか?
- A. 新しく復元されたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存の一致しないレコードに対して NULL として動的に読み取られます。
- B. 新しいネストされたフィールドがターゲット スキーマに追加され、既存のレコードの基になるファイルが更新されて、新しいフィールドに NULL 値が含まれるようになります。
- C. ターゲット スキーマ内の既存の列への変更はサポートされていないため、更新でエラーが発生します。
- D. ターゲット スキーマで予期される列が欠落しているため、更新は別の「復元された」列に移動されます。
正解：B
解説：
With schema evolution enabled in Databricks Delta tables, when a new field is added to a record through a MERGE operation, Databricks automatically modifies the table schema to include the new field. In existing records where this new field is not present, Databricks will insert NULL values for that field. This ensures that the schema remains consistent across all records in the table, with the new field being present in every record, even if it is NULL for records that did not originally include it.
質問 # 31
データエンジニアリングチームがデプロイメントの自動化を設定しています。Databricks CLI コマンドを使用してワークスペースアセットをリモートでデプロイするには、適切な認証を使用して構成する必要があります。
どの認証方法が最高レベルのセキュリティを提供しますか?
- A. 共有ユーザー アカウントとその OAuth クライアント シークレットを使用します。
- B. サービス プリンシパルとその個人アクセス トークンを使用します。
- C. サービス プリンシパル ID とその OAuth クライアント シークレットを使用します。
- D. OAuth トークン フェデレーションでサービス プリンシパルを使用します。
正解：D
解説：
The most secure and enterprise-recommended authentication method for Databricks automation is OAuth token federation with service principals.
This configuration allows service principals (non-human identities) to authenticate using temporary OAuth access tokens from a trusted identity provider (such as Azure AD or AWS IAM federation). These tokens are short-lived and scoped, significantly reducing credential exposure risks.
By contrast, static client secrets (B) or PATs (C) are long-lived and require periodic manual rotation, increasing security vulnerability. Shared user accounts (D) violate least-privilege and auditability principles. Therefore, A provides the strongest, most compliant authentication model for automated CLI and CI/CD workflows.
質問 # 32
データ エンジニアは、非常に類似したコードによる複数の定義が含まれる次の DLT コードをリフレクタしたいと考えています。
パラメーター化されたテーブル定義を使用してこれらのテーブルをプログラムで作成するために、データ エンジニアは次のコードを記述します。
パイプラインはこのリファクタリングされたコードを使用して更新を実行しますが、テーブルの誤った構成値を示す別の DAG を生成します。
データエンジニアはこれをどうやって修正できるでしょうか?
- A. for ループの異なる入力を使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
Certified-Data-Engineer-Professional試験の最新かつ実際の質問と回答を入手する - B. テーブル名をキーとして使用して、構成値のリストをテーブル設定の辞書に変換します。
- C. ループを別のテーブル定義内にラップし、一般化された名前とプロパティを使用して、内部テーブルのものと置き換えます。
- D. パイプライン パラメータによって指定されたパスにある別のファイルからこれらのテーブルの構成値を読み込みます。
正解：B
解説：
The issue with the refactored code is that it tries to use string interpolation to dynamically create table names within the dlc.table decorator, which will not correctly interpret the table names.
Instead, by using a dictionary with table names as keys and their configurations as values, the data engineer can iterate over the dictionary items and use the keys (table names) to properly configure the table settings. This way, the decorator can correctly recognize each table name, and the corresponding configuration settings can be applied appropriately.
質問 # 33
データエンジニアリングチームは、Delta Lakeテーブルの値を監視するためのDatabricks SQLクエリとアラートを設定しました。recent_sensor_recordingsテーブルには、過去5分間の記録のタイムスタンプと温度に加え、識別用のsensor_idが含まれています。
アラートを作成するには、以下のクエリを使用します。
クエリは1分ごとに更新され、常に10秒未満で完了するように設定されています。アラートは、平均温度が120度を超えた場合にトリガーされるように設定されています。通知は最大1分ごとに送信されます。
このアラートが 3 分間連続して通知を生成し、その後停止する場合、どのステートメントが正しいでしょうか。
- A. ソースクエリは3分間連続して正しく更新されなかったため、再起動されました。
- B. クエリの3回連続実行で、少なくとも1つのセンサーの平均温度記録が120を超えました
- C. クエリの3回連続実行で、すべてのセンサーの合計平均温度が120を超えました。
- D. recent_sensor_recordingstable はクエリの 3 回連続実行に対して応答しませんでした。
- E. クエリの3回連続実行で、少なくとも1つのセンサーの最大温度記録が120を超えました
正解：B
解説：
This is the correct answer because the query is using a GROUP BY clause on the sensor_id column, which means it will calculate the mean temperature for each sensor separately. The alert will trigger when the mean temperature for any sensor is greater than 120, which means at least one sensor had an average temperature above 120 for three consecutive minutes. The alert will stop when the mean temperature for all sensors drops below 120.
質問 # 34
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。
タスク A と B は正常に完了したが、スケジュールされた実行中にタスク C が失敗した場合、結果の状態を説明するステートメントはどれですか。
- A. タスク A および B に関連付けられたノートブックで表現されたすべてのロジックが正常に完了します。タスク C の一部の操作は正常に完了している可能性があります。
- B. 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。
- C. タスク A に関連付けられたノートブックで表現されたすべてのロジックは正常に完了します。ステージの失敗のため、タスク B と C は変更をコミットしません。
- 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 C 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. タスク A と B に関連付けられたノートブックで表現されたすべてのロジックは正常に完了します。タスク C 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。
正解：A
解説：
The query uses the CREATE TABLE USING DELTA syntax to create a Delta Lake table from an existing Parquet file stored in DBFS. The query also uses the LOCATION keyword to specify the path to the Parquet file as /mnt/finance_eda_bucket/tx_sales.parquet. By using the LOCATION keyword, the query creates an external table, which is a table that is stored outside of the default warehouse directory and whose metadata is not managed by Databricks. An external table can be created from an existing directory in a cloud storage system, such as DBFS or S3, that contains data files in a supported format, such as Parquet or CSV.
The resulting state after running the second command is that an external table will be created in the storage container mounted to /mnt/finance_eda_bucket with the new name prod.sales_by_store. The command will not change any data or move any files in the storage container; it will only update the table reference in the metastore and create a new Delta transaction log for the renamed table.
質問 # 35
テーブルは次のコードで登録されます。
users と orders はどちらも Delta Lake テーブルです。recent_orders をクエリした結果を説明するステートメントはどれですか。
- A. テーブルが定義されると結果が計算され、キャッシュされます。これらのキャッシュされた結果は、新しいレコードがソース テーブルに挿入されるたびに増分更新されます。
- B. 各ソース テーブルのバージョンはテーブル トランザクション ログに保存され、クエリ結果はクエリごとに DBFS に保存されます。
- C. すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの終了時にソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
- D. テーブルが定義されるとすべてのロジックが実行され、テーブルの結合結果が DBFS に保存されます。この保存されたデータは、テーブルがクエリされたときに返されます。
- E. すべてのロジックはクエリ時に実行され、クエリの開始時点のソース テーブルの有効なバージョンを結合した結果が返されます。
正解：D
解説：
Table is created and data of join will be stored on DBFS and it will be returned on query time.
質問 # 36
データエンジニアは、パイプラインに直接接続されたDatabricksノートブックを使用して、Lakeflow宣言型パイプライン(LDP)を開発しています。ノートブックに新しいテーブル定義と変換ロジックを追加した後、実際にデータを処理したりパイプラインを実行したりすることなく、パイプラインコードに構文エラーがないかチェックしたいと考えています。データエンジニアはこの構文チェックをどのように実行すればよいでしょうか？
- A. ノートブックの「検証」オプションを使用して、構文エラーがないか確認します。
- B. ノートブックから Web ターミナルを開き、シェル コマンドを実行してパイプライン コードを検証します。
- C. 検証および診断ツールにアクセスするには、ノートブックではなくワークスペース ファイルに切り替えます。
- D. コード検証機能にアクセスするには、ノートブックをパイプラインから切断し、コンピューティング クラスターに再接続します。
正解：A
解説：
Databricks provides a "Validate" option within the Lakeflow Declarative Pipeline development interface that checks pipeline configurations, transformations, and syntax errors before actual execution.
This feature parses and validates the pipeline logic defined in notebooks or workspace files to ensure correctness and consistency of table dependencies, DLT (Delta Live Table) syntax, and schema references.
The validation process does not process or move any data, making it ideal for testing new configurations before deployment.
Using the shell terminal (B) or workspace files (D) does not perform integrated pipeline-level validation, while reconnecting to compute clusters (C) is unrelated to syntax checks. Therefore, the verified and correct approach is A.
質問 # 37
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