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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| 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 |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources - Use Auto Loader and structured streaming |
| Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health - Set up alerts and notifications |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules - Implement schema evolution and management |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어는 각 주식 그룹 내 행 간 상태를 유지해야 하는 복잡한 계산을 포함하는 금융 시계열 데이터를 처리하는 Pandas 사용자 정의 함수(UDF)를 설계하면서 함수의 효율성과 확장성을 보장해야 합니다. 데이터 무결성을 유지하면서 최소한의 오버헤드로 이 문제를 해결할 수 있는 접근 방식은 무엇일까요?
- A. 전체 데이터셋을 한 번에 처리하는 스칼라 Pandas UDF를 사용하고, UDF 내에서 사용자 지정 파티셔닝 로직을 구현하여 주식 기호별로 그룹화하고 모든 실행 프로세스에서 공유되는 전역 변수를 사용하여 상태를 유지합니다.
- B. 각 주식 종목 그룹을 독립적으로 처리하고, 브로드캐스트 변수를 통해 연속적인 UDF 호출 간에 전달되는 중간 집계 결과를 통해 상태를 유지하는 grouped_agg Pandas UDF를 사용합니다.
- C. 반복자 기반 처리를 사용하는 SCALAR_ITER Pandas UDF를 사용하고, 각 배치 처리 후 업데이트되는 영구 저장소(델타 테이블)를 통해 상태 관리를 구현하여 반복자 청크 간의 연속성을 유지합니다.
- D. 각 주식 기호에 대한 모든 행을 Pandas DataFrame으로 받는 Spark DataFrame에 applyInPandas()를 사용하면 각 그룹 내에서 처리가 가능해지고 각 그룹의 처리 함수에 로컬인 상태 변수를 유지할 수 있습니다.
Correct Answer: D 🗳️
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현재 플랫폼 소유자가 여러 카탈로그의 소유권을 보유하고 있으며 스토리지 자격 증명 및 외부 위치를 제어하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 연속성을 보장하기 위해 카탈로그 소유권을 플랫폼 팀 그룹으로 이전하고, 지속적인 권한 관리를 위임하며, 델타 공유를 통해 데이터를 수신하고 공유할 수 있는 기능을 유지해야 합니다. 메타스토어 전반에 걸쳐 이러한 작업을 수행하려면 어떤 역할이 필요합니까?
- A. 카탈로그 소유자. 카탈로그 소유자는 메타스토어 내의 모든 카탈로그에 있는 모든 객체를 전송할 수 있기 때문입니다.
- B. 계정 관리자. 계정 관리자는 메타스토어만 생성할 수 있고 카탈로그 소유권을 변경할 수는 없기 때문입니다.
- C. 워크스페이스 관리자. 워크스페이스 관리자는 모든 Unity 카탈로그 객체의 소유권을 이전할 수 있기 때문입니다.
- D. 메타스토어 관리자. 메타스토어 관리자는 공유 및 수신자를 포함한 모든 메타스토어 객체에 대한 소유권 이전 및 권한 관리를 할 수 있기 때문입니다.
Correct Answer: D 🗳️
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다음 중 Delta Lake의 최적화된 쓰기를 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 작업 클러스터가 종료되기 전에 가장 최근 작업 중에 수정된 모든 테이블에 대해 OPTIMIZE가 실행됩니다.
- B. 쓰기 작업 전에 셔플이 발생하여 데이터를 그룹화함으로써 각 실행기가 디렉터리 파티션에 따라 여러 파일을 쓰는 대신 더 적은 수의 파일을 생성합니다.
- C. 쓰기 작업이 완료된 후 파일을 추가로 압축할 수 있는지 확인하기 위해 비동기 작업이 실행됩니다. 예, 기본값인 1GB를 목표로 최적화 작업이 실행됩니다.
- D. 최적화된 쓰기 방식은 디렉터리 파티션 대신 논리 파티션을 사용하며, 파티션 경계는 메타데이터에만 표현되므로 더 적은 수의 작은 파일이 기록됩니다.
Correct Answer: B 🗳️
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한 회사가 여러 데이터 소스에 걸쳐 Lakehouse Federation을 구현하려고 하지만, 데이터 일관성과 모든 팀이 동일한 공식 버전의 데이터에 액세스하는 것을 보장하는 데 우려를 가지고 있습니다. Lakehouse Federation이 데이터 일관성을 유지하기 위해 적용되는 설명은 무엇입니까?
- A. 페더레이션은 수동으로 새로 고쳐야 하는 로컬 복사본을 생성합니다.
- B. 페더레이션은 소스 시스템의 현재 상태를 반영하는 읽기 전용 액세스를 제공합니다.
- C. 연합은 모든 소스에서 변경 데이터 캡처(CDC)를 구현합니다.
- D. 별도의 데이터 동기화 서비스를 배포해야 합니다.
Correct Answer: B 🗳️
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데이터 엔지니어가 Lakeflow Declarative Pipeline을 사용하여 소스 브론즈 테이블(user_bronze)에서 대상 실버 테이블(user_silver)로 행 삭제를 전파하고 있습니다. 이 엔지니어는 파이프라인 실행 중에 user_bronze 테이블에서 행이 삭제되면 user_silver 테이블에서도 해당 행이 자동으로 삭제되도록 하기를 원합니다.
어떤 설정을 해야 브론즈 테이블에서 삭제된 내용이 실버 테이블로 전파됩니까?
- A. user_bronze에서 VACUUM을 구성하여 파일을 삭제한 다음 user_silver를 처음부터 다시 구축합니다.
- B. CDF 없이 apply_changes를 사용하고 _soft_deleted가 true인 행을 필터링합니다.
- C. user_silver에 대해 CDF를 활성화하고, 해당 트랜잭션 로그를 읽고, MERGE를 사용하여 삭제를 동기화합니다.
- D. user_bronze에 대해 변경 데이터 피드(CDF)를 활성화하고, 해당 CDF 스트림을 읽고, apply_as_deletes=True를 사용하여 user_silver에 대해 apply_changes()를 사용합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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