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High passing rate
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Delta Lake - Lakehouse Architecture - Data Management - Unity Catalog |
| Data Quality and Governance | 12% | - Governance - Data Quality - Data Lineage |
| Data Processing | 28% | - Data Transformation - ETL Pipelines - Spark SQL - Structured Streaming |
| Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Monitoring - Performance Optimization - Troubleshooting |
| Data Modeling and Storage | 20% | - File Formats - Storage Optimization - Data Modeling |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어가 분석 팀에서 사용할 트랜잭션 델타 테이블을 Databricks에 생성했습니다. 분석 팀은 해당 테이블을 Apache Iceberg 형식을 요구하는 다른 도구와 함께 사용하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 어떻게 해야 할까요?
- A. 트랜잭션 델타 테이블을 아이스버그 형식으로 변환하고 균일화를 활성화하여 테이블을 델타 테이블로 읽을 수 있도록 합니다.
- B. 분석팀이 델타 테이블을 지원하는 도구를 사용하도록 요구합니다.
- C. 분석팀에서 사용할 수 있도록 거래 델타 테이블의 아이스버그 복사본을 생성합니다.
- D. 거래 테이블에서 'iceberg' 형식을 균일하게 적용하여 테이블을 Iceberg 테이블로 읽을 수 있도록 합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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다음 로직을 사용하여 activity_details라는 Delta 테이블에 CHECK 제약 조건이 성공적으로 추가되었습니다.
배치 작업이 테이블에 새 레코드를 삽입하려고 시도하고 있으며, 여기에는 위도가 다음과 같은 레코드가 포함됩니다.
좌표는 45.50이고 경도는 212.67입니다.
다음 중 이 일괄 삽입 작업의 결과를 가장 잘 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 쓰기 작업은 테이블 제약 조건을 위반하는 레코드를 제외한 모든 레코드를 삽입합니다. 위반하는 레코드는 격리 테이블에 기록됩니다.
- B. 쓰기 작업에는 대상 테이블의 모든 레코드가 포함됩니다. 위반 사항이 있는 경우 valid_coordinates라는 부울 열에 표시됩니다.
- C. 위반 레코드에 도달하면 쓰기 작업이 실패합니다. 이전에 처리된 레코드는 대상 테이블에 기록됩니다.
- D. 쓰기 작업은 테이블 제약 조건을 위반하는 레코드를 제외한 모든 레코드를 삽입합니다. 위반하는 레코드는 경고 로그에 보고됩니다.
- E. 제약 조건 위반으로 인해 쓰기 작업이 완전히 실패하고 대상 테이블에 레코드가 삽입되지 않습니다.
Correct Answer: E 🗳️
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플랫폼 팀에서 CI/CD를 지원하기 위해 Databricks Asset Bundles의 표준 템플릿을 만들고 있습니다. 이 템플릿은 아티팩트, 워크스페이스 루트 경로 및 실행 ID에 대한 기본값을 지정해야 하며, "dev" 대상을 기본값으로 설정하고 특정 경로를 재정의할 수 있도록 허용해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 팀은 databricks.yml 파일을 어떻게 활용해야 할까요?
- A. 배포, 빌드, 컨텍스트, ID 및 환경을 사용합니다. 개발 환경을 기본 환경으로 설정하고 빌드 아래의 경로를 재정의합니다.
- B. 루트, 모듈, 프로필, 액터 및 타겟을 사용합니다. 프로필에는 작업 공간 및 아티팩트 기본값이 포함되고 액터는 실행 ID를 설정합니다.
- C. 프로젝트, 패키지, 환경, ID 및 스테이지를 사용합니다. 환경 설정에서 dev를 기본 스테이지로 설정하고 작업 공간을 재정의합니다.
- D. 최상위 수준에서 bundle, artifacts, workspace, run_as 및 targets를 사용하고, default:true로 설정된 타겟 하나를 지정하고 해당 타겟 아래에서 워크스페이스 경로 또는 아티팩트를 재정의합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어가 국가별로 심하게 편향된 이력 파티션이 포함된 Delta 테이블을 물려받았습니다.
쿼리는 종종 카디널리티가 높은 customer_id를 기준으로 필터링되며, 시간 경과에 따라 차원별로 필터링 조건이 달라집니다. 데이터 엔지니어는 전체적인 코드 재작성을 피하고, 불균형한 파티션에 대한 민감도를 줄이며, 액세스 패턴이 변화하더라도 강력한 쿼리 성능을 유지하는 전략을 원합니다. 데이터 엔지니어가 취해야 할 두 가지 조치는 무엇입니까? (두 가지를 선택하십시오.)
- A. OPTIMIZE table_name을 주기적으로 실행하세요.
- B. 최적화된 쓰기에만 의존합니다. Databricks는 시간이 지남에 따라 파티셔닝을 클러스터링으로 자동 대체합니다.
- C. 기존 파티션을 유지하고 빈 패킹 최적화만 사용합니다. 다차원 필터의 경우 ZORDER 및 클러스터링은 필요하지 않습니다.
- D. 유지 관리 오버헤드를 줄이기 위해 데이터 건너뛰기 통계를 비활성화하고, 대신 적응형 쿼리 실행을 사용합니다.
- E. 정적 파티셔닝에서 Liquid 클러스터링으로 전환하고 customer_id와 같은 일반적인 필터를 반영하는 초기 클러스터링 키를 선택합니다.
Correct Answer: A,E 🗳️
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데이터 엔지니어는 데이터 레이크에서 대량의 원시 JSON 로그를 가져와 보고용 Delta 테이블로 처리하는 야간 배치 ETL 파이프라인을 구축해야 합니다. 데이터는 하루에 한 번 대량으로 유입되며, 파이프라인 처리에는 몇 시간이 소요됩니다. 비용 효율성도 중요하지만, 파이프라인 완료의 성능과 안정성이 최우선 과제입니다. 데이터 엔지니어는 어떤 유형의 Databricks 클러스터를 구성해야 할까요?
- A. 파이프라인 실행 중에 여러 워커에 걸쳐 자동 확장되도록 구성된 작업 클러스터입니다.
- B. 대화형 SQL 워크로드를 위해 설계된 고동시성 클러스터입니다.
- C. 작업 시작 시 지연 시간을 최소화하기 위해 항상 실행 중인 다목적 클러스터가 있습니다.
- D. 비용 절감을 위해 워커 노드 수가 적은 경량 단일 노드 클러스터입니다.
Correct Answer: A 🗳️
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