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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
| Topic 2: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
| Topic 3: Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning |
| Topic 4: 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 5: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Topic 6: Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Topic 7: Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Topic 8: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources |
| Topic 9: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance |
| Topic 10: Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어는 Spark의 MEMORY_ONLY 스토리지 레벨을 사용하고 있습니다. 캐시된 테이블의 성능이 최적화되지 않았음을 나타내는 지표를 Spark UI의 스토리지 탭에서 어떻게 찾아야 할까요?
- A. 캐시된 파티션 수 > Spark 파티션 수
- B. RDD 블록 이름에 '' 주석이 포함되어 있어 캐시 실패를 나타냅니다.
- C. 힙 메모리 사용량이 오프힙 메모리 사용량의 75% 이내입니다.
- D. 디스크 용량이 0보다 큽니다
- E. 디스크 용량이 메모리 용량보다 작습니다.
Correct Answer: D 🗳️
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작업 실행 기록 보존과 관련하여 다음 중 어떤 설명이 맞습니까?
- A. 해당 실행 ID는 90일 동안 또는 사용자 지정 실행 구성을 통해 재사용될 때까지 보관됩니다.
- B. 60일 동안 보관되며, 이후 로그는 보관소로 이동합니다.
- C. 해당 데이터는 60일 동안 보관되며, 그 기간 동안 노트북 실행 결과를 HTML로 내보낼 수 있습니다.
- D. 작업 실행 로그는 내보내거나 삭제할 때까지 유지됩니다.
- E. 해당 데이터는 30일 동안 보관되며, 그 기간 동안 작업 실행 로그를 DBFS 또는 S3에 전송할 수 있습니다.
Correct Answer: C 🗳️
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마케팅팀은 영업팀과 집계 테이블 형태로 데이터를 공유하려고 하지만, 두 팀에서 사용하는 필드 이름이 일치하지 않고, 마케팅 관련 필드 중 일부는 영업팀에서 승인받지 못한 상태입니다.
다음 중 간결성을 강조하면서 상황을 해결하는 방법은 무엇입니까?
- A. 현재 운영 파이프라인에 병렬 테이블 쓰기 기능을 추가하여 마케팅 테이블의 요구 사항에 따라 달라지는 새로운 판매 테이블을 업데이트합니다.
- B. 필요한 스키마로 새 테이블을 생성하고 Delta Lake의 DEEP CLONE 기능을 사용하여 한 테이블에 커밋된 변경 사항을 해당 테이블에 동기화합니다.
- C. 마케팅 테이블에서 영업팀에서 승인한 필드만 선택하여 뷰를 생성하고, 영업 명명 규칙에 따라 표준화해야 하는 필드 이름에는 별칭을 지정합니다.
- D. CTAS 문을 사용하여 마케팅 테이블에서 파생 테이블을 생성하고, 변경 사항을 전파하기 위해 프로덕션 JON을 구성합니다.
- E. 마케팅 팀에게 결과를 CSV 파일로 다운로드하여 영업 조직에 이메일로 보내도록 지시하십시오.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀은 고객 테이블의 여러 열에 걸쳐 데이터 품질을 모니터링하는 SQL 경고를 생성해야 합니다. 이메일 주소가 누락된 고객 비율이 15%를 초과하고 전화번호 형식이 잘못된 고객 비율이 10%를 초과하는 두 가지 조건이 모두 충족될 때 경고가 발생하도록 하려고 합니다. 이러한 다중 열 경고 조건을 구현하는 데 적합한 SQL 쿼리 패턴은 무엇일까요?
- A. SELECT email_null_pct, phone_invalid_pct FROM (SELECT (COUNT(CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) *
100.0/COUNT(*)) as email_null_pct, (COUNT(CASE WHEN phone NOT RLIKE ''[0-9-+()\\s]+$' THEN 1 END)*
100.0/COUNT(*)) as phone_invalid_pct FROM customers) - B. 이메일이 NULL이거나 phone_format_invalid가 true인 고객 테이블에서 COUNT(*)를 선택합니다.
- C. SELECT CASE WHEN email_null_pct >15 AND phone_invalid_pct> 10 THEN 1 ELSE 0 END FROM (SELECT (COUNT (CASE WHEN email IS NULL THEN 1 END) * 100.0 / COUNT (*)) as phone_invalid_pct FROM customers) metrics
- D. SELECT email, phone FROM customers WHERE email IS NULL AND phone NOT RLIKE ''[0-9-
+()\\s]+$'
Correct Answer: A 🗳️
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신입 데이터 엔지니어가 관계형 데이터베이스 시스템의 워크로드를 Databricks Lakehouse로 마이그레이션하고 있습니다. 소스 시스템은 스타 스키마를 사용하며, 외래 키 제약 조건과 다중 테이블 삽입을 활용하여 레코드 쓰기 시 유효성을 검사합니다.
이 워크로드를 마이그레이션하는 동안 엔지니어의 결정에 영향을 미치는 고려 사항은 무엇입니까?
- A. Databricks는 Spark SQL 및 JDBC를 지원하며, 모든 로직은 리팩토링 없이 소스 시스템에서 직접 마이그레이션할 수 있습니다.
- B. Databricks는 해시된 식별자에 대해서만 외래 키 제약 조건을 허용하여 고도로 병렬화된 쓰기 작업에서 충돌을 방지합니다.
- C. 외래 키는 기본 키 필드를 참조해야 하며, 여러 테이블에 데이터를 삽입할 때는 Delta Lake의 upsert 기능을 활용해야 합니다.
- D. 모든 Delta Lake 트랜잭션은 단일 테이블에 대해 ACID를 준수하며, Databricks는 외래 키 제약 조건을 적용하지 않습니다.
- E. 여러 테이블에 동시에 커밋하려면 여러 테이블 잠금을 설정해야 하므로 교착 상태가 발생할 수 있습니다.
Correct Answer: D 🗳️
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