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Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Exam Syllabus Topics:
| Topic | Details |
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Reference: https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional
Advanced operation system
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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어는 데이터 레이크에서 대량의 원시 JSON 로그를 가져와 보고용 Delta 테이블로 변환하는 야간 배치 ETL 파이프라인을 구축하는 업무를 맡았습니다. 데이터는 하루에 한 번 대량으로 유입되며, 파이프라인 처리에는 몇 시간이 소요됩니다. 비용 효율성도 중요하지만, 파이프라인 완료의 성능과 신뢰성이 최우선 과제입니다.
데이터 엔지니어는 어떤 유형의 Databricks 클러스터를 구성해야 할까요?
- A. 대화형 SQL 워크로드를 위해 설계된 고동시성 클러스터입니다.
- B. 파이프라인 실행 중에 여러 워커에 걸쳐 자동 확장되도록 구성된 작업 클러스터입니다.
- C. 비용 절감을 위해 워커 노드 수가 적은 경량 단일 노드 클러스터입니다.
- D. 작업 시작 시 지연 시간을 최소화하기 위해 항상 실행 중인 다목적 클러스터가 있습니다.
Correct Answer: B 🗳️
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주니어 데이터 엔지니어가 Delta Lake의 변경 데이터 피드(Change Data Feed) 기능을 활용하여 `delta.enableChangeDataFeed = true` 속성으로 생성된 브론즈 테이블의 모든 행에 대해 유효했던 모든 값을 나타내는 유형 1 테이블을 생성하려고 합니다. 이 엔지니어는 다음 코드를 매일 실행할 계획입니다.
다음 중 위 쿼리를 여러 번 실행했을 때의 실행 과정과 결과를 가장 잘 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 작업이 실행될 때마다 대상 테이블은 삽입 또는 업데이트된 레코드의 전체 이력으로 덮어쓰여져 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
- B. 작업이 실행될 때마다 원본 버전과 현재 버전 간의 차이가 계산됩니다. 이로 인해 일부 레코드에 중복 항목이 발생할 수 있습니다.
- C. 이 작업이 실행될 때마다 마지막 실행 이후 삽입되거나 업데이트된 레코드만 대상 테이블에 추가되어 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
- D. 작업이 실행될 때마다 새로 업데이트된 레코드가 대상 테이블에 병합되어 동일한 기본 키를 가진 이전 값을 덮어씁니다.
- E. 작업이 실행될 때마다 삽입 또는 업데이트된 레코드의 전체 이력이 대상 테이블에 추가되어 중복 항목이 많이 발생합니다.
Correct Answer: E 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀은 다음 코드를 유지 관리합니다.
이 코드가 논리적으로 올바른 결과를 생성하고 원본 테이블의 데이터가 중복 제거 및 유효성 검사를 거쳤다고 가정할 때, 이 코드가 실행될 때 발생하는 상황을 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. enriched_itemized_orders_by_account 쿼리가 실행되기 전까지는 계산이 수행되지 않습니다. 쿼리가 실행되면 조인 로직에 참조된 세 테이블 각각의 현재 유효한 데이터 버전을 사용하여 결과가 계산됩니다.
- B. enriched_itemized_orders_by_account 테이블은 조인 로직에서 참조되는 세 테이블 각각의 현재 유효한 데이터 버전을 사용하여 덮어쓰여집니다.
- C. 증분 작업은 소스 테이블에 새 행이 기록되었는지 감지합니다. 새 행이 감지되면 모든 결과가 다시 계산되어 enriched_itemized_orders_by_account 테이블을 덮어쓰는 데 사용됩니다.
- D. 증분 작업은 상태 저장소의 정보를 활용하여 소스 테이블에서 결합되지 않은 행을 식별하고 이러한 행을 enriched_iteinized_orders_by_account 테이블에 기록합니다.
- E. 배치 작업은 accountID를 기본 키로 사용하여 enriched_itemized_orders_by_account 테이블을 업데이트하고, 현재 테이블 버전과 값이 다른 행만 교체합니다.
Correct Answer: B 🗳️
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아래 쿼리를 사용하여 Delta Lake 테이블이 생성되었습니다.
원래 쿼리에 오타가 있음을 확인하고 아래 코드를 실행했습니다.
ALTER TABLE prod.sales_by_store RENAME TO prod.sales_by_store
두 번째 명령어를 실행하면 어떤 결과가 나타날까요?
- A. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되고 모든 데이터 파일이 이동됩니다.
- B. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되었지만 데이터는 변경되지 않았습니다.
- C. 모든 관련 파일과 메타데이터는 단일 ACID 트랜잭션 내에서 삭제되고 다시 생성됩니다.
- D. 테이블 이름 변경 사항은 Delta 트랜잭션 로그에 기록됩니다.
- E. 이름이 변경된 테이블에 대해 새로운 Delta 트랜잭션 로그가 생성됩니다.
Correct Answer: B 🗳️
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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 스토리지에 JSON 형식으로 저장되어 있습니다. 이 작업은 원시 JSON 데이터를 읽어 추가 처리를 위해 Delta 테이블에 쓰는 Lakeflow Declarative Pipelines를 생성하는 것입니다.
어떤 코드 조각이 원시 JSON 데이터를 올바르게 가져와 LDP를 사용하여 델타 테이블을 생성합니까?
- A. import dlt
@dlt.table
def raw_customers():
return spark.read.json( " s3://my-bucket/raw-customers/ " ) - B. import dlt
@dlt.table
def raw_customers():
return spark.read.format( " parquet " ).load( " s3://my-bucket/raw-customers/ " ) - C. import dlt
@dlt.table
def raw_customers():
return spark.read.format( " csv " ).load( " s3://my-bucket/raw-customers/ " ) - D. import dlt
@dlt.view
def raw_customers():
return spark.format.json( " s3://my-bucket/raw-customers/ " )
Correct Answer: A 🗳️
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