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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Workspace and cluster architecture |
| Topic 2: Delta Lake and Data Management | - Delta Lake transactions and ACID properties - Schema evolution and enforcement - Time travel and versioning |
| Topic 3: Production Pipelines and Orchestration | - Databricks Workflows - Job scheduling and monitoring - Error handling and recovery strategies |
| Topic 4: Data Ingestion and Processing | - ETL pipeline design patterns - Structured Streaming fundamentals - Batch and streaming ingestion with Auto Loader |
| Topic 5: Data Modeling and Transformation | - Performance optimization techniques - Dimensional modeling concepts - Spark SQL transformations |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
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. 공유 사용자 계정과 해당 OAuth 클라이언트 비밀 키를 사용합니다.
- D. 서비스 주체 ID와 해당 OAuth 클라이언트 비밀 키를 사용합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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데이터 조직에서 Unity Catalog 기반 워크스페이스에서 선별된 데이터 세트를 안전하게 배포하기 위해 Delta Sharing을 도입했습니다. 데이터 엔지니어링 팀은 대규모 Delta 테이블을 Databricks-to-Databricks를 통해 내부적으로 공유하고, 집계 보고서 생성을 위해 Open Sharing을 통해 외부로 공유합니다. 테스트 과정에서 접근 제어, 데이터 업데이트 가시성, 공유 가능한 객체 유형과 관련된 문제에 직면했습니다. Databricks-to-Databricks 또는 Open Sharing과 함께 Delta Sharing 프로토콜 또는 구현을 사용할 때 발생하는 제한 사항은 무엇일까요?
- A. 델타 공유(Databricks 간 공유 및 오픈 공유 모두)를 사용하면 수신자가 특정 권한이 있는 경우 원본 데이터를 수정할 수 있습니다.
- B. Delta Sharing은 Unity Catalog가 활성화된 테이블을 지원하지 않습니다. 기존 Hive Metastore 테이블만 공유할 수 있습니다.
- C. 오픈 공유를 사용하면 수신자는 볼륨, 모델 또는 노트북에 액세스할 수 없으며 정적 델타 테이블만 지원됩니다.
- D. Databricks 간 공유를 사용하는 경우 Unity Catalog 수신자는 COPY INTO 또는 REST API를 사용하여 데이터를 수동으로 다시 수집해야 합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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보안 분석 파이프라인은 수십억 건에 달하는 원시 연결 로그에 지리 위치 데이터를 추가하여 데이터를 보강해야 합니다.
조인은 각 이벤트 주소가 속하는 IPv4 범위를 찾는 데 달려 있습니다.
표 1: 네트워크 이벤트 (50억 행)
이벤트 ID IP_int
42 3232235777
표 2: IP 범위 (2백만 행)
시작 IP 주소 끝 IP 주소 국가
3232235520 3232236031 미국
현재 쿼리 속도가 매우 느립니다.
n.event_id, n.ip_int, r.country를 선택합니다.
네트워크 이벤트 n에서
IP_범위 r에 참여
n.ip_int가 r.start_ip_int와 r.end_ip_int 사이에 있을 때;
어떤 변경 사항이 논리를 유지하면서 쿼리 속도를 가장 극적으로 향상시킬까요?
- A. ip_ranges에 대한 브로드캐스트 힌트 /*+ BROADCAST(r) */를 추가합니다.
- B. /*+ MERGE(r) */를 사용하여 정렬 병합 조인을 강제합니다.
- C. spark.sql.shuffle.partitions 값을 200에서 10000으로 늘립니다.
- D. 범위 조인 힌트 /*+ RANGE_JOIN(r, 65536) */를 추가합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어가 Databricks 노트북을 파이프라인에 직접 연결하여 Lakeflow 선언적 파이프라인(LDP)을 개발하고 있습니다. 노트북에 새로운 테이블 정의와 변환 로직을 추가한 후, 실제로 데이터를 처리하거나 파이프라인을 실행하지 않고 파이프라인 코드의 구문 오류를 확인하고 싶어합니다. 데이터 엔지니어는 어떻게 구문 검사를 수행해야 할까요?
- A. 노트북에서 "유효성 검사" 옵션을 사용하여 구문 오류를 확인하세요.
- B. 노트북에서 웹 터미널을 열고 셸 명령어를 실행하여 파이프라인 코드의 유효성을 검사합니다.
- C. 코드 유효성 검사 기능을 사용하려면 노트북을 파이프라인에서 연결 해제한 다음 컴퓨팅 클러스터에 다시 연결하십시오.
- D. 유효성 검사 및 진단 도구에 액세스하려면 노트북 대신 작업 공간 파일로 전환하십시오.
Correct Answer: A 🗳️
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프로덕션 환경에 배포된 구조화된 스트리밍 작업으로 인해 예상보다 높은 클라우드 스토리지 비용이 발생하고 있습니다. 현재 정상적인 실행 시 각 마이크로배치 데이터 처리 시간은 3초 미만입니다. 하지만 분당 최소 12회 이상 레코드가 없는 마이크로배치가 처리되고 있습니다. 스트리밍 쓰기는 기본 트리거 설정을 사용하여 구성되었습니다. 해당 프로덕션 작업은 현재 배치 실행 작업의 시작 시간을 단축하기 위해 인스턴스 풀이 프로비저닝된 워크스페이스에서 다른 여러 Databricks 작업과 함께 예약되어 있습니다.
다른 모든 변수를 일정하게 유지하고 레코드를 10분 이내에 처리해야 한다고 가정할 때, 어떤 조정이 요구 사항을 충족할까요?
- A. 트리거 간격을 10분으로 설정하십시오. 각 배치 작업은 소스 스토리지 계정의 API를 호출하므로 트리거 빈도를 허용 가능한 최대 임계값으로 줄이면 이 비용을 최소화할 수 있습니다.
- B. 한 번만 트리거 옵션을 사용하고 Databricks 작업을 구성하여 10분마다 쿼리를 실행하도록 설정하십시오. 이 방법을 사용하면 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 최소화할 수 있습니다.
- C. 트리거 간격을 3초로 설정하십시오. 기본 트리거 간격은 배치당 너무 많은 레코드를 처리하여 디스크에 스필이 발생하고 용량 비용이 증가할 수 있습니다.
- D. 트리거 간격을 500밀리초로 설정하십시오. 작지만 0이 아닌 트리거 간격을 설정하면 소스가 너무 자주 쿼리되지 않습니다.
- E. 체크포인트 디렉토리를 수정하지 않고는 트리거 간격을 수정할 수 없으므로 병렬 처리를 최대화하기 위해 셔플 파티션 수를 늘립니다.
Correct Answer: A 🗳️
