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Remarkable quality of Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean exam dump
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access - Use Delta Sharing for secure data sharing |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming - Handle incremental and batch data loads |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs |
| Data Governance | 7% | - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
레이크하우스 데이터베이스에 있는 customer_churn_params라는 테이블은 머신러닝 팀에서 고객 이탈 예측에 사용됩니다. 이 테이블에는 여러 상위 소스에서 가져온 고객 정보가 포함되어 있습니다. 현재 데이터 엔지니어링 팀은 상위 데이터 소스에서 가져온 최신 유효한 값으로 테이블을 덮어쓰는 방식으로 매일 밤 이 테이블을 업데이트하고 있습니다.
머신러닝 팀에서 사용하는 이탈 예측 모델은 실제 운영 환경에서 상당히 안정적입니다. 해당 팀은 지난 24시간 동안 변경된 기록에 대해서만 예측을 수행하는 데 관심이 있습니다.
어떤 접근 방식이 이러한 변경된 기록을 식별하는 것을 단순화할까요?
- A. customer_churn_params 테이블의 모든 행에 이탈 예측 모델을 적용하되, 예측값이 변경되지 않은 행은 무시하고 예측 테이블에 업서트하는 로직을 구현하십시오.
- B. 덮어쓰기 로직을 수정하여 호출을 통해 채워진 필드를 포함하도록 합니다.
데이터가 기록될 때 spark.sql.functions.current_timestamp() 필드를 사용하여 특정 날짜에 기록된 레코드를 식별할 수 있습니다. - C. 배치 작업을 전체 출력 모드를 사용하는 구조화된 스트리밍 작업으로 변환하고, 구조화된 스트리밍 작업이 customer_churn_params 테이블에서 데이터를 읽어 이탈 모델을 기반으로 점진적으로 예측하도록 구성합니다.
- D. 새로운 예측을 하기 전에 고유 고객을 식별하는 키를 기준으로 이전 모델 예측과 현재 고객 이탈 매개변수 간의 차이를 계산합니다. 이전 예측에 포함되지 않은 고객에 대해서만 예측을 수행합니다.
- E. 현재의 덮어쓰기 로직을 변경된 레코드만 수정하는 병합문으로 대체하고, 변경 데이터 피드를 통해 식별된 변경된 레코드에 대한 예측 로직을 작성합니다.
Correct Answer: E 🗳️
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데이터 엔지니어가 Databricks의 Lakeflow Declarative Pipelines(LDP)를 사용하여 고객 데이터를 수집하는 간단한 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다. 원시 고객 데이터는 클라우드 스토리지 위치에 JSON 형식으로 저장되어 있습니다. 이 작업은 원시 JSON 데이터를 읽어 추가 처리를 위해 Delta 테이블에 쓰는 Lakeflow Declarative Pipelines를 생성하는 것입니다. 다음 코드 스니펫 중 LDP를 사용하여 원시 JSON 데이터를 올바르게 수집하고 Delta 테이블을 생성하는 코드는 무엇입니까?
- A. dlt 가져오기
@dlt.table
def raw_customers():
spark.read.format("csv").load("s3my-bucket/raw-customers/")를 반환합니다. - B. dlt 가져오기
@dlt.view
def raw_customers():
"s3my-bucket/raw-customers/"를 반환하는 spark.format.json을 반환합니다. - C. dlt 가져오기
@dlt.table
def raw_customers():
spark.read.format("parquet").load("s3my-bucket/raw-customers/")를 반환합니다. - D. dlt 가져오기
@dlt.table
def raw_customers():
spark.read.json("s3my-bucket/raw-customers/")를 반환합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어가 고객 ID, 거래 타임스탬프(밀리초 단위까지 정확), 지출액을 포함하는 PySpark DataFrame(df)의 거래 데이터를 분석하고 있습니다. 목표는 고객별 지출액의 누적 합계를 계산하는 것이며, 거래 타임스탬프를 기준으로 엄격하게 정렬해야 합니다. 누적 합계는 가장 이른 타임스탬프부터 현재 행까지의 모든 거래를 포함해야 하며, 각 고객 파티션 내에서는 시간 순서를 유지해야 합니다. 다음 PySpark 코드 스니펫 중 적절한 윈도우 사양을 구성하고 집계를 적용하여 고객별 정확한 누적 지출액을 산출하는 가장 적절한 코드는 무엇입니까?
- A.
- B.
- C.
- D.
Correct Answer: A 🗳️
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플랫폼 엔지니어는 개발팀이 사용할 카탈로그와 스키마를 만들고 있습니다.
엔지니어는 초기 카탈로그(catalog_A)와 초기 스키마(schema_A)를 생성했습니다. 또한 개발팀에게 USE CATALOG, USE SCHEMA 및 CREATE TABLE 권한을 부여하여 엔지니어가 스키마에 새 테이블을 추가할 수 있도록 했습니다.
카탈로그와 스키마의 소유자임에도 불구하고, 엔지니어는 Schema_A의 기본 테이블에 접근할 수 없다는 사실을 발견했습니다.
엔지니어가 기본 테이블에 접근할 수 없는 이유는 무엇입니까?
- A. 테이블 생성자가 명시적으로 부여한 권한만이 플랫폼 엔지니어가 해당 스키마의 기본 테이블에 접근할 수 있는 유일한 방법입니다.
- B. USE CATALOG 권한이 부여된 사용자는 하위 테이블에 대한 소유자의 권한을 수정할 수 있습니다.
- C. 스키마 소유자는 스키마 내 테이블에 대한 권한을 자동으로 갖지 않지만, 언제든지 자신에게 권한을 부여할 수 있습니다.
- D. 테이블 소유자 권한이 자동으로 업데이트되지 않았으므로 플랫폼 엔지니어는 REFRESH 문을 실행해야 합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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한 회사는 작업의 최신 상태를 추적하는 작업 관리 시스템을 보유하고 있습니다. 이 시스템은 작업 이벤트를 입력으로 받아 Lakeflow Declarative Pipelines를 사용하여 거의 실시간으로 처리합니다. 새로운 작업 이벤트는 작업이 생성되거나 작업 상태가 변경될 때 시스템에 입력됩니다. Lakeflow Declarative Pipelines는 BI 사용자가 쿼리할 수 있는 스트리밍 테이블(tasks_status)을 제공합니다.
이 표는 모든 작업의 최신 상태를 나타내며 5개의 열로 구성되어 있습니다.
작업 ID (각 작업마다 고유함)
작업 이름
작업 소유자
작업 상태
작업 이벤트 시간
이 테이블은 삭제 벡터, 행 추적 및 변경 데이터 피드(CDF)라는 세 가지 속성을 지원합니다.
데이터 엔지니어에게 Lakeflow 선언적 파이프라인을 새로 생성하여 tasks_status 테이블에 작업 소유자의 부서를 나타내는 열을 추가하고, 이 열을 정적 차원 테이블(employee)에서 조회할 수 있도록 거의 실시간으로 데이터를 보강하라는 요청이 주어졌습니다.
이러한 심화 학습은 어떻게 구현되어야 할까요?
- A. 새로운 Lakeflow 선언적 파이프라인을 생성합니다. readStream() 함수와 readChangeFeed 옵션을 사용하여 tasks_status 테이블의 CDF를 읽고, employee 테이블을 추가하여 데이터를 보강합니다. 결과 테이블로 사용할 새로운 스트리밍 테이블을 생성하고, apply_changes() 함수를 사용하여 보강된 CDF의 변경 사항을 처리합니다.
- B. 새로운 Lakeflow 선언적 파이프라인을 생성합니다. readStream() 함수를 skipChangeCommits 옵션과 함께 사용하여 tasks_status 테이블을 읽고, employee 테이블을 추가하여 결과를 새로운 스트리밍 테이블에 저장합니다.
- C. 새로운 Lakeflow 선언적 파이프라인을 생성합니다. read() 함수를 사용하여 tasks_status 테이블을 읽고, employee 테이블을 추가하여 결과를 구체화된 뷰에 저장합니다.
- D. 새로운 Lakeflow 선언적 파이프라인을 생성합니다. readStream() 함수를 사용하여 tasks_status 테이블을 읽고, employee 테이블을 추가하여 결과를 새로운 스트리밍 테이블에 저장합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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