Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)
Certification Provider: Databricks
Corresponding Certification: Databricks Certification
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards |
| Topic 2: Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning |
| Topic 3: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 4: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources |
| Topic 5: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
| Topic 6: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
| Topic 7: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 8: Data Sharing and Federation | 5% | - Manage cross-platform data access - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation |
| Topic 9: Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics |
| Topic 10: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
매일 밤 실행되는 배치 작업은 클라우드 객체 스토리지 컨테이너에서 모든 데이터 파일을 가져오도록 구성되어 있으며, 해당 컨테이너의 레코드는 YYYY/MM/DD 형식의 중첩 디렉터리 구조로 저장됩니다. 각 날짜의 데이터는 해당 날짜에 소스 시스템에서 처리된 모든 레코드를 나타내며, 일부 레코드는 관리자 승인을 기다리는 동안 지연될 수 있습니다. 각 항목은 제품에 대한 사용자 리뷰를 나타내며 다음과 같은 스키마를 갖습니다.
user_id STRING, review_id BIGINT, product_id BIGINT, review_timestamp TIMESTAMP, review_text STRING 데이터 수집 작업은 이전 날짜의 모든 데이터를 소스 시스템과 동일한 스키마를 가진 대상 테이블 reviews_raw에 추가하도록 구성됩니다. 파이프라인의 다음 단계는 reviews_raw에 삽입된 모든 새 레코드를 중복 제거, 유효성 검사 및 보강이 완료된 테이블로 일괄 기록하는 작업입니다.
이 데이터 배치를 전파하는 데 필요한 컴퓨팅 비용을 최소화하는 솔루션은 무엇입니까?
- A. reviews_raw 테이블에 대한 일괄 읽기를 수행하고, user_id, review_id, product_id, review_timestamp와 같은 자연 합성 키를 사용하여 삽입 전용 병합을 수행합니다.
- B. reviews_raw 테이블의 모든 레코드를 review_timestamp를 기준으로 필터링하고, 지난 48시간 동안 생성된 레코드를 일괄적으로 추가합니다.
- C. reviews_raw의 모든 레코드를 다시 처리하고 파이프라인의 다음 테이블을 덮어씁니다.
- D. reviews_raw 테이블에 대해 트리거 1회 실행 모드를 사용하여 구조화된 스트리밍 읽기를 구성하여 새 레코드를 배치 작업으로 처리합니다.
- E. Delta Lake 버전 기록을 사용하여 reviews_raw의 최신 버전과 이전 버전 간의 차이점을 가져온 다음, 이러한 기록을 다음 테이블에 기록합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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Delta Lake 테이블을 사용하는 하위 사용자들이 데이터 품질 문제로 인해 애플리케이션 성능이 저하되고 있다고 불만을 제기하고 있습니다. 특히, activity_details 테이블의 유효하지 않은 위도 및 경도 값으로 인해 다른 지리 위치 정보 처리 기능을 사용할 수 없게 되었다고 합니다.
신입 엔지니어가 Delta Lake 테이블에 CHECK 제약 조건을 추가하는 다음 코드를 작성했습니다.
선임 엔지니어가 위 논리가 정확하고 위도와 경도의 유효 범위가 제공되었음을 확인했지만, 코드를 실행하면 오류가 발생합니다.
다음 중 이 실패의 원인을 설명하는 진술은 무엇입니까?
- A. 다른 팀에서 이 테이블을 자주 실행되는 애플리케이션을 지원하는 데 사용하고 있기 때문에 2단계 잠금으로 인해 작업이 커밋되지 못하고 있습니다.
- B. 현재 테이블 스키마에 유효한 좌표 필드가 없습니다. 제약 조건을 추가하기 위해 테이블을 변경하기 전에 스키마 진화를 활성화해야 합니다.
- C. 활동 세부 정보 테이블에는 이미 제약 조건을 위반하는 레코드가 포함되어 있습니다. 기존 테이블에 데이터를 추가하려면 모든 기존 데이터가 CHECK 제약 조건을 통과해야 합니다.
- D. 활동 상세 정보 테이블이 이미 존재합니다. CHECK 제약 조건은 테이블 최초 생성 시에만 추가할 수 있습니다.
- E. 활동 상세 테이블에 이미 레코드가 있습니다. CHECK 제약 조건은 테이블에 값을 삽입하기 전에만 추가할 수 있습니다.
Correct Answer: C 🗳️
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다음 중 델타 호수와 레이크하우스에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇입니까?
- A. 기본 키 및 외래 키 제약 조건을 활용하여 차원 테이블에 중복 값이 입력되지 않도록 할 수 있습니다.
- B. 레이크하우스의 뷰는 소스 테이블의 최신 버전에 대한 유효한 캐시를 항상 유지합니다.
- C. Delta Lake는 각 테이블의 처음 32개 열에 대한 통계를 자동으로 수집하며, 이는 쿼리 필터에 따라 데이터 건너뛰기에 활용됩니다.
- D. Parquet은 데이터를 행 단위로 압축하기 때문에, 문자열은 동일한 문자가 여러 번 반복될 때만 압축됩니다.
- E. Z-순서는 Delta Lake 테이블에 저장된 숫자 값에만 적용할 수 있습니다.
Correct Answer: C 🗳️
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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. 분석팀에서 사용할 수 있도록 거래 델타 테이블의 아이스버그 복사본을 생성합니다.
- B. 분석팀이 델타 테이블을 지원하는 도구를 사용하도록 요구합니다.
- C. 트랜잭션 델타 테이블을 아이스버그 형식으로 변환하고 균일화를 활성화하여 테이블을 델타 테이블로 읽을 수 있도록 합니다.
- D. 거래 테이블에서 'iceberg' 형식을 균일하게 적용하여 테이블을 Iceberg 테이블로 읽을 수 있도록 합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 엔지니어가 Databricks의 Jobs API를 사용하여 작업 모니터링 및 복구를 자동화하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 모든 작업을 나열하고, 실패한 작업을 식별한 후 다시 실행해야 합니다. 이때 어떤 API 작업을 순서대로 수행해야 할까요?
- A. jobs/list 엔드포인트를 사용하여 작업 목록을 확인하고, jobs/runs/list를 사용하여 작업 실행 상태를 확인하고, jobs/run-now를 사용하여 실패한 작업을 다시 실행합니다.
- B. jobs/get 엔드포인트를 사용하여 작업 세부 정보를 가져온 다음 jobs/update를 사용하여 실패한 작업을 다시 실행합니다.
- C. jobs/cancel 엔드포인트를 사용하여 실패한 작업을 제거한 다음 jobs/create를 사용하여 새 작업을 다시 생성하고 실행하십시오.
- D. jobs/list 엔드포인트를 사용하여 작업 목록을 확인한 다음, jobs/create 엔드포인트를 사용하여 새 작업을 생성하고, jobs/run-now를 사용하여 새 작업을 실행합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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