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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Topic 2: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Write efficient and maintainable code - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic |
| Topic 3: Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Topic 4: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices |
| Topic 5: Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning - Design Medallion Architecture |
| Topic 6: Monitoring and Alerting | 10% | - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health |
| Topic 7: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Topic 8: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions - Ensure data privacy and compliance |
| Topic 9: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 10: Data Sharing and Federation | 5% | - Manage cross-platform data access - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 설계자는 레이크하우스의 모든 테이블을 외부(일명 "관리되지 않는") Delta Lake 테이블로 구성해야 한다고 지시했습니다.
어떤 접근 방식이 이 요구 사항을 충족시킬 수 있을까요?
- A. 데이터를 테이블에 저장할 때 Delta 형식과 함께 전체 파일 경로를 지정해야 합니다.
- B. 워크스페이스를 구성할 때 외부 클라우드 객체 스토리지가 마운트되었는지 확인하십시오.
- C. 데이터베이스를 생성할 때 LOCATION 키워드를 반드시 사용하십시오.
- D. 테이블을 생성할 때 CREATE TABLE 문에 EXTERNAL 키워드를 사용해야 합니다.
- E. 모든 테이블 저장소를 위한 외부 데이터 웨어하우스를 구성할 때 모든 ELT에 Databricks를 활용하십시오.
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. 테이블 스키마를 업데이트하면 Delta 트랜잭션 로그 메타데이터가 무효화됩니다.
- C. 운영 환경의 Delta 테이블에는 새 필드를 추가할 수 없습니다.
- D. 새로운 필드는 과거 기록에 대해 계산되지 않습니다.
- E. 테이블 스키마를 업데이트하려면 추가되는 각 파일에 대해 기본값을 제공해야 합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀은 Delta Lake 테이블의 값을 모니터링하기 위해 Databricks SQL 쿼리와 알림을 구성했습니다. recent_sensor_recordings 테이블에는 최근 5분 동안의 기록에 대한 센서 ID, 타임스탬프 및 온도가 포함되어 있습니다.
아래 쿼리는 알림을 생성하는 데 사용됩니다.
해당 쿼리는 1분마다 갱신되도록 설정되어 있으며 항상 10초 이내에 완료됩니다. 평균 온도(온도)가 120°F(섭씨 약 38도)를 초과하면 알림이 발생하도록 설정되어 있습니다. 알림은 최대 1분 간격으로 전송됩니다.
이 알림이 3분 동안 연속으로 발생하다가 멈춘다면, 다음 중 어떤 설명이 반드시 참이어야 합니까?
- A. 소스 쿼리가 3분 동안 제대로 업데이트되지 않은 후 다시 시작되었습니다.
- B. recent_sensor_recordingstable이 쿼리를 세 번 연속 실행하는 동안 응답하지 않았습니다.
- C. 하나 이상의 센서에서 기록된 최고 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.
- D. 모든 센서의 평균 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.
- E. 적어도 하나의 센서에서 기록된 평균 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.
Correct Answer: E 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀이 배포 자동화를 설정하고 있습니다. Databricks CLI 명령어를 사용하여 워크스페이스 자산을 원격으로 배포하려면 적절한 인증 설정을 구성해야 합니다.
어떤 인증 방식이 가장 높은 수준의 보안을 제공할까요?
- A. OAuth 토큰 연동을 사용하는 서비스 주체를 사용합니다.
- B. 서비스 주체와 해당 개인 액세스 토큰을 사용합니다.
- C. 서비스 주체 ID와 해당 OAuth 클라이언트 비밀 키를 사용합니다.
- D. 공유 사용자 계정과 해당 OAuth 클라이언트 비밀 키를 사용합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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데이터 엔지니어는 S3 스토리지에 새 CSV 파일이 도착하는 즉시 자동으로 처리하는 효율적인 파이프라인을 설계해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 Databricks 기능을 사용해야 할까요?
- A. 스키마 추론 및 진화 기능이 활성화된 자동 로더
- B. 처리된 파일을 추적하기 위한 매개변수가 포함된 COPY INTO SQL 명령
- C. 표준 Spark readStream을 사용하여 ("csv") 및 ("json") 형식으로 클라우드 스토리지에서 스트리밍
- D. 예약된 Databricks 작업을 사용한 기존 배치 처리
Correct Answer: A 🗳️
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