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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Data Ingestion and Processing | - Batch and streaming ingestion with Auto Loader - Structured Streaming fundamentals - ETL pipeline design patterns |
| Topic 2: Data Modeling and Transformation | - Performance optimization techniques - Spark SQL transformations - Dimensional modeling concepts |
| Topic 3: Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Workspace and cluster architecture - Data governance concepts (Unity Catalog basics) |
| Topic 4: Delta Lake and Data Management | - Schema evolution and enforcement - Time travel and versioning - Delta Lake transactions and ACID properties |
| Topic 5: Production Pipelines and Orchestration | - Databricks Workflows - Error handling and recovery strategies - Job scheduling and monitoring |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
다음 중 Delta Lake Auto Compaction을 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 최적화된 쓰기는 디렉터리 파티션 대신 논리 파티션을 사용합니다. 파티션 경계는 메타데이터에만 표현되므로 더 적은 수의 작은 파일이 기록됩니다.
- B. 작업 클러스터가 종료되기 전에 가장 최근 작업 중에 수정된 모든 테이블에 대해 최적화가 실행됩니다.
- C. 데이터는 메모리에 직접 커밋하는 대신 메시징 버스에 대기열에 저장됩니다. 작업이 완료되면 메시징 버스에 있는 모든 데이터가 한 번에 커밋됩니다.
- D. 쓰기 작업이 완료된 후 비동기 작업이 실행되어 파일을 추가로 압축할 수 있는지 확인합니다. 압축할 수 있는 경우 기본값인 128MB를 목표로 최적화 작업이 실행됩니다.
- E. 쓰기 작업이 완료된 후 비동기 작업이 실행되어 파일을 추가로 압축할 수 있는지 확인합니다. 압축할 수 있는 경우 기본값인 1GB를 목표로 최적화 작업이 실행됩니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 파이프라인은 구조화된 스트리밍 방식을 사용하여 Kafka에서 Delta Lake로 데이터를 수집합니다. 데이터는 Bronze 테이블에 저장되며, Kafka에서 생성된 타임스탬프, 키, 값이 포함됩니다. 파이프라인 배포 후 3개월이 지난 시점에서 데이터 엔지니어링 팀은 특정 시간대에 지연 현상이 발생하는 것을 발견했습니다.
선임 데이터 엔지니어가 Delta 테이블의 스키마와 데이터 수집 로직을 업데이트하여 Apache Spark에서 기록한 현재 타임스탬프와 Kafka 토픽 및 파티션 정보를 포함시켰습니다. 팀은 추가된 메타데이터 필드를 활용하여 일시적인 처리 지연 현상을 진단할 계획입니다.
이 문제를 진단하는 과정에서 팀은 어떤 제약에 직면하게 될까요?
- A. Spark는 Kafka 소스에서 토픽 파티션 필드를 가져올 수 없습니다.
- B. 새로운 필드는 과거 기록에 대해 계산되지 않습니다.
- C. 운영 환경의 Delta 테이블에는 새 필드를 추가할 수 없습니다.
- D. 테이블 스키마를 업데이트하면 Delta 트랜잭션 로그 메타데이터가 무효화됩니다.
- E. 테이블 스키마를 업데이트하려면 추가되는 각 파일에 대해 기본값을 제공해야 합니다.
Correct Answer: B 🗳️
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데이터 관리팀은 개인 식별 정보(PII)가 포함된 "사용자" 테이블의 사회 보장 번호(SSN) 열에 적절한 마스킹 처리를 적용해야 한다는 요구 사항을 도입했습니다. 즉, HRAdminGroup 외부의 사용자는 마스킹 처리된 사회 보장 번호를 ***-**- 형식으로 볼 수 있습니다.
****.
팀은 마스킹 기능을 개발했습니다.
데이터 거버넌스 팀이 이 목표를 달성하기 위해 다음에 해야 할 일은 무엇입니까?
- A. 사용자 테이블 생성
(이름 문자열, 정수 문자열);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn CREATE MASK if is_member('HRAdminGroup'); - B. 사용자 테이블 생성
(이름 문자열, ssn 문자열);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn SET MASK ssn_mask; - C. 사용자 테이블 생성
(이름 문자열, ssn 정수 마스크 ssn_mask); - D. 사용자 테이블 생성
(이름 문자열);
ALTER TABLE users CREATE COLUMN ssn CREATE MASK ssn_mask;
Correct Answer: B 🗳️
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아래 쿼리를 사용하여 Delta Lake 테이블이 생성되었습니다.
원래 쿼리에 오타가 있음을 확인하고 아래 코드를 실행했습니다.
ALTER TABLE prod.sales_by_store RENAME TO prod.sales_by_store
두 번째 명령어를 실행하면 어떤 결과가 나타날까요?
- A. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되었지만 데이터는 변경되지 않았습니다.
- B. 테이블 이름 변경 사항은 Delta 트랜잭션 로그에 기록됩니다.
- C. 이름이 변경된 테이블에 대해 새로운 Delta 트랜잭션 로그가 생성됩니다.
- D. 모든 관련 파일과 메타데이터는 단일 ACID 트랜잭션 내에서 삭제되고 다시 생성됩니다.
- E. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되고 모든 데이터 파일이 이동됩니다.
Correct Answer: A 🗳️
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현재 활성화된 클러스터의 모든 노드에 노트북 수준의 범위로 Python 패키지를 설치하는 방법은 무엇입니까?
- A. 노트북 셀에서 &Pip install을 사용하세요
- B. 노트북 셀에서 &sh install을 사용하세요
- C. 클러스터 UI를 사용하여 PyPi에서 라이브러리 설치
- D. 노트북 설정 스크립트에서 source env/bin/activate를 실행합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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