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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Processing | 28% | - Data Transformation - Spark SQL - Structured Streaming - ETL Pipelines |
| Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Data Management - Lakehouse Architecture - Delta Lake - Unity Catalog |
| Data Modeling and Storage | 20% | - Data Modeling - File Formats - Storage Optimization |
| Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Troubleshooting - Performance Optimization - Monitoring |
| Data Quality and Governance | 12% | - Governance - Data Lineage - Data Quality |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어링 팀은 수천 개의 테이블과 뷰로 구성된 엔터프라이즈 시스템을 레이크하우스로 마이그레이션하고 있습니다. 이들은 브론즈, 실버, 골드 테이블 계층 구조를 사용하여 목표 아키텍처를 구현할 계획입니다. 브론즈 테이블은 주로 프로덕션 데이터 엔지니어링 워크로드에 사용되고, 실버 테이블은 데이터 엔지니어링 및 머신 러닝 워크로드를 모두 지원하는 데 사용됩니다. 골드 테이블은 주로 비즈니스 인텔리전스 및 보고 목적으로 사용됩니다. 모든 데이터 계층에 개인 식별 정보(PII)가 존재하지만, 실버 및 골드 계층의 모든 데이터에는 가명화 및 익명화 규칙이 적용됩니다.
해당 조직은 다양한 팀 간의 협업 능력을 극대화하면서 보안 문제를 줄이는 데 관심이 있습니다.
다음 중 이 시스템 구현을 위한 모범 사례를 보여주는 문장은 무엇입니까?
- A. 모든 테이블은 생성된 데이터베이스에 사용된 동일한 스토리지 컨테이너에 저장되어야 하므로, 조직은 데이터 격리 요구 사항에 따라 수십 개에서 수천 개의 데이터베이스를 생성할 준비를 해야 합니다.
- B. Storinq는 모든 프로덕션 테이블을 단일 데이터베이스에 저장하여 레이크하우스 전체에서 사용 가능한 모든 데이터 자산에 대한 통합된 보기를 제공하고, 모든 사용자에게 해당 데이터베이스에 대한 보기 권한을 부여하여 검색을 간소화합니다.
- C. 데이터 품질 등급에 따라 테이블을 별도의 데이터베이스에 격리하면 데이터베이스 ACL을 통해 권한 관리가 용이해지고 관리 대상 테이블의 기본 저장 위치를 물리적으로 분리할 수 있습니다.
- D. 기본 Databricks 데이터베이스에서 작업하면 관리형 테이블을 사용할 때 가장 높은 보안을 제공합니다. 이러한 테이블은 DBFS 루트에 생성되기 때문입니다.
- E. Databricks의 데이터베이스는 단순히 논리적 구조이기 때문에 데이터베이스 구성에 대한 선택은 Lakehouse의 보안이나 검색 가능성에 영향을 미치지 않습니다.
Correct Answer: C 🗳️
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분석팀은 데이터 엔지니어링팀이 생성한 고객 거래 델타 테이블(약 200억 건의 레코드)을 대상으로 Databricks SQL에서 단기 실험을 실행하려고 합니다. 데이터 엔지니어링팀은 가동 중지 시간을 최소화하고 진행 중인 ETL 프로세스에 영향을 미치지 않도록 어떤 전략을 사용해야 할까요?
- A. 분석팀을 위해 테이블을 얕은 복제합니다.
- B. 분석팀을 위해 테이블을 딥 클론합니다.
- C. CTAS 문을 사용하여 분석팀을 위한 새 테이블을 생성합니다.
- D. 분석팀에게 프로덕션 테이블에 대한 직접 액세스 권한을 부여합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀은 세 가지 데이터 소스를 사용하는 시간이 오래 걸리는 데이터 수집 작업을 수행하고 있습니다. 각 노트북은 새 데이터를 로드하는 데 약 1시간이 소요됩니다. 어느 날, 노트북 업데이트로 인해 새로운 필수 구성 매개변수가 추가되면서 작업이 실패했습니다. 팀은 이 문제를 신속하게 해결하고 실패한 소스에서 최신 데이터를 로드해야 합니다. 팀은 어떤 조치를 취해야 할까요?
- A. 새 매개변수를 사용하여 실행을 수정합니다.
- B. 문제가 발생한 노트북 소유자에게 분석 결과를 공유하여 신속하게 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
- C. 새 매개변수를 사용하여 실행을 복구하고, 누락된 작업 매개변수를 추가하여 작업을 업데이트합니다.
- D. 누락된 작업 매개변수를 추가하여 작업을 업데이트하고 수동으로 작업을 실행합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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한 개발자가 Databricks 리포지토리에 대한 자격 증명을 성공적으로 구성하고 원격 Git 리포지토리를 복제했습니다. 하지만 현재 작업 공간에 보이는 유일한 브랜치인 메인 브랜치에 대한 변경 권한이 없습니다. 이 사용자가 팀원의 작업을 덮어쓸 위험 없이 코드 업데이트를 공유할 수 있는 방법은 무엇일까요?
- A. Repos를 사용하여 원격 Git 저장소에서 변경 사항을 가져오고, 가져온 변경 사항이 나타난 브랜치에 변경 사항을 커밋하고 푸시합니다.
- B. 리포지토리를 사용하여 원격 리포지토리를 포크하고 모든 변경 사항을 커밋한 다음 소스 리포지토리에 풀 리퀘스트를 생성합니다.
- C. 모든 차이점을 병합하기 위해 리포지토리를 사용하고 원격 리포지토리로 풀 리퀘스트를 생성합니다.
- D. Repos를 사용하여 모든 차이점을 병합하고 원격 저장소로 풀 리퀘스트를 생성합니다.
- E. Repos를 사용하여 새 브랜치를 생성하고 모든 변경 사항을 커밋한 다음 원격 Git 저장소에 변경 사항을 푸시합니다.
Correct Answer: E 🗳️
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데이터 엔지니어는 Spark의 MEMORY_ONLY 스토리지 레벨을 사용하고 있습니다. 캐시된 테이블의 성능이 최적화되지 않았음을 나타내는 지표를 Spark UI의 스토리지 탭에서 어떻게 찾아야 할까요?
- A. 캐시된 파티션 수 > Spark 파티션 수
- B. 디스크 용량이 메모리 용량보다 작습니다.
- C. 디스크 용량이 0보다 큽니다
- D. 힙 메모리 사용량이 오프힙 메모리 사용량의 75% 이내입니다.
- E. RDD 블록 이름에 '' 주석이 포함되어 있어 캐시 실패를 나타냅니다.
Correct Answer: C 🗳️
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