Databricks Certified Data Engineer Professional 問題集

正解: D

正解の理由
load_resources は databricks.yml の python セクションの resources に書いた関数で、バンドルのデプロイの途中で Databricks CLI が呼ぶ。Python のコードでリソースを組み立てる（設定ファイルを読んで国ごとにジョブを作る、など）のは、このデプロイの時点だけである。公式のテンプレートのコメントにも、デプロイの後はこの関数が使われないと書かれている。設定ファイルに国を足しても、次に bundle deploy を流すまでワークスペースのジョブは増えない。

違う選択肢
「既存の国のジョブが次に実行されたとき。load_resources は実行のたびに呼ばれ、足した国のジョブがその場で作られる」… ジョブの実行時には load_resources は呼ばれない。実行時に処理の中身を変えたいなら、ジョブの if/else の条件タスクや for_each タスクを使う。設定を足しただけでは、既存のジョブを何度実行しても新しい国のジョブは作られない。
「Git フォルダの同期が済んだとき。ワークスペースの Git フォルダが更新されると、バンドルのリソースも読み直される」… ワークスペースの Git フォルダが更新されても、バンドルのデプロイは走らない。リソースをワークスペースに作るのは bundle deploy で、ソースの同期とは別の操作である。
「bundle validate を流したとき。検証の段階で load_resources が呼ばれ、足りないジョブがワークスペースに作られる」… bundle validate は、バンドルの設定が正しいかを確かめて要約を返すだけで、ワークスペースにリソースを作らない。足した国のジョブを作るには、検証の後に bundle deploy を流す。

設計の勘所
デプロイのときに組み立てる（Python の load_resources）か、実行のときに分ける（for_each・if/else）かで、変更が効く時点が違う。国の一覧を頻繁に変えるなら、1つのジョブの For each タスクに一覧を渡す形のほうが、デプロイせずに済む。