Easy to pass the exam
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Databricks Lakehouse Platform | 24% | - Delta Lake - Data Management - Unity Catalog - Lakehouse Architecture |
| Topic 2: Data Processing | 28% | - Structured Streaming - ETL Pipelines - Spark SQL - Data Transformation |
| Topic 3: Data Quality and Governance | 12% | - Data Quality - Data Lineage - Governance |
| Topic 4: Data Modeling and Storage | 20% | - Storage Optimization - Data Modeling - File Formats |
| Topic 5: Monitoring and Troubleshooting | 16% | - Monitoring - Troubleshooting - Performance Optimization |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어가 데이터브릭스(Databricks)에서 데이터 도착이 지연되는 경우가 흔한 카프카(Kafka) 스트림의 레코드를 처리하는 파이프라인을 설계하고 있습니다. 이 경우 어떤 접근 방식을 사용해야 할까요?
- A. Databricks Jobs를 사용하여 모든 과거 데이터를 주기적으로 재처리하는 사용자 지정 솔루션을 구현합니다.
- B. 예상 도착 시간 이후에 도착하는 레코드를 수용하기 위해 허용되는 지연 시간을 지정하는 워터마크를 사용하여 정확한 집계 및 상태 관리를 보장합니다.
- C. 배치 테이블이 있는 Auto CDC 파이프라인을 사용하여 지연 데이터 처리를 간소화합니다.
- D. 일괄 처리를 사용하여 매번 전체 출력 테이블을 덮어쓰므로 늦게 도착한 데이터도 정확하게 반영됩니다.
Correct Answer: B 🗳️
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대규모 기업의 데이터 거버넌스 팀은 조직 전체의 데이터 검색 가능성을 개선하고자 합니다. 이 팀은 Databricks Lakehouse에 수백 개의 테이블과 수천 개의 열을 보유하고 있지만, 적절한 문서화가 되어 있지 않습니다. 이러한 테이블 중 상당수는 여러 팀에서 수년에 걸쳐 생성되었으며, 열의 의미와 비즈니스 로직에 대한 맥락 정보가 부족합니다. 데이터 거버넌스 팀은 규정 준수 요건을 충족하고 조직 전체의 데이터 활용 능력을 향상시키기 위해 기존 테이블의 모든 열에 대한 포괄적인 설명을 신속하게 생성해야 합니다. 각 열을 수동으로 문서화하는 데 수개월이 소요될 것으로 예상되므로, 최신 기능을 활용하여 의미 있는 설명을 자동으로 생성하고자 합니다. 기존 테이블의 열에 대한 주석과 설명을 자동으로 생성하기 위해 Databricks에서 어떤 접근 방식을 사용하는 것이 가장 좋을까요?
- A. DESCRIBE TABLE 명령을 사용하여 기존 스키마 정보를 추출하고 열 이름과 데이터 유형을 기반으로 설명을 수동으로 작성합니다.
- B. Databricks Catalog Explorer에서 해당 테이블로 이동한 다음 테이블 스키마 보기를 선택하고 AI 생성 옵션을 사용합니다. 이 옵션은 인공지능을 활용하여 열 이름, 데이터 유형, 샘플 값 및 데이터 패턴을 기반으로 의미 있는 열 설명을 자동으로 생성합니다.
- C. df.describe() 및 df.schema를 사용하여 각 열에 대한 기본 통계 설명을 프로그래밍 방식으로 생성하는 사용자 지정 PySpark 코드를 작성하십시오.
- D. Delta Lake의 DESCRIBE HISTORY 명령어를 사용하여 테이블의 변화 추이를 분석하고 과거 변경 내역을 통해 열의 용도를 추론합니다.
Correct Answer: B 🗳️
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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 복구하고, 누락된 작업 매개변수를 추가하여 작업을 업데이트합니다.
- B. 누락된 작업 매개변수를 추가하여 작업을 업데이트하고 수동으로 작업을 실행합니다.
- C. 문제가 발생한 노트북 소유자에게 분석 결과를 공유하여 신속하게 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
- D. 새 매개변수를 사용하여 실행을 수정합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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비즈니스 보고 시스템에서는 대시보드 데이터가 매시간 업데이트되어야 합니다. 데이터 추출, 변환 및 로드를 담당하는 파이프라인의 총 처리 시간은 10분입니다.
정상적인 운영 조건을 가정할 때, 어떤 구성이 가장 낮은 비용으로 서비스 수준 계약 요구 사항을 충족할까요?
- A. 지정된 디렉터리에 새 데이터가 추가될 때마다 실행되는 작업을 구성합니다.
- B. 60분 간격으로 구조화된 스트리밍 작업을 예약합니다.
- C. 전용 대화형 클러스터에서 파이프라인이 한 시간에 한 번 실행되도록 작업을 예약합니다.
- D. 새 작업 클러스터에서 파이프라인을 한 시간마다 실행하도록 작업을 예약합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 팀이 배치 및 스트리밍 데이터를 모두 처리하는 추가 전용 Delta Lake 파이프라인을 구현하고 있습니다. 소스 데이터의 스키마 변경 사항이 파이프라인을 중단시키지 않고 자동으로 반영되도록 하려고 합니다. Delta 테이블에 데이터를 기록할 때 어떤 구성을 사용해야 할까요?
- A. mergeSchema = true
- B. validateSchema = false
- C. ignoreChanges = false
- D. 스키마 덮어쓰기 = true
Correct Answer: A 🗳️
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