시험 이름: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)
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| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 주제 1: 모니터링 및 문제 해결 | 16% | - 성능 최적화 - 모니터링 - 문제 해결 |
| 주제 2: 데이터 품질 및 거버넌스 | 12% | - 거버넌스 - 데이터 리니지 - 데이터 품질 |
| 주제 3: 데이터 처리 | 28% | - Spark SQL - Structured Streaming - ETL 파이프라인 - 데이터 변환 |
| 주제 4: Databricks Lakehouse 플랫폼 | 24% | - Lakehouse 아키텍처 - Unity Catalog - Delta Lake - 데이터 관리 |
| 주제 5: 데이터 모델링 및 스토리지 | 20% | - 데이터 모델링 - 스토리지 최적화 - 파일 포맷 |
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데이터 엔지니어는 최신 DBR 버전이 설치된 클러스터를 사용하여 은행 거래 데이터를 저장하는 일일 배치 수집 파이프라인을 구축하고, 해당 데이터를 prod.gold.all_banking_transactions_daily라는 관리형 델타 테이블에 저장했습니다. 그런데 SQL Serverless Warehouse를 통해 이 테이블을 임의로 쿼리하는 비즈니스 사용자들로부터 쿼리 성능 저하에 대한 불만이 끊이지 않고 있습니다. 분석 결과, 데이터 엔지니어는 이러한 사용자들이 카디널리티가 높은 열을 필터로 자주 사용하는 것을 확인했습니다. 이제 엔지니어는 점진적이고 유지 관리가 용이하며 시간이 지남에 따라 발전할 수 있는 데이터 레이아웃 최적화 기법을 구현하고자 합니다. 어떤 명령어를 실행해야 할까요?
- A. 테이블을 Hive 스타일 파티션 + Z-ORDER를 사용하도록 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
- B. 테이블을 Hive 스타일 파티션을 사용하도록 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
- C. Z-ORDER를 사용하도록 테이블을 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
- D. Liquid Clustering을 사용하도록 테이블을 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
정답: D 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
머신러닝 팀은 델타 레이크 레이크의 레이크하우스에 있는 customer_parsams라는 테이블을 고객 이탈 예측에 사용합니다. 이 테이블에는 여러 상위 소스에서 가져온 고객 정보가 포함되어 있습니다. 현재 데이터 엔지니어링 팀은 상위 데이터 소스에서 가져온 최신 유효 값으로 테이블을 덮어쓰는 방식으로 매일 밤 이 테이블을 업데이트하고 있습니다.
데이터 엔지니어 팀은 업데이트가 완료되는 즉시 새 버전과 이전 버전 간의 차이점을 확인하고 싶어합니다. 현재 구현 방식을 고려할 때, 어떤 방법을 사용할 수 있을까요?
- A. Delta Lake 트랜잭션 로그를 분석하여 새로 기록된 모든 데이터 파일을 식별합니다.
- B. DESCRIBE HISTORY customer_churn_params 명령을 실행하여 추가되거나 수정된 모든 레코드의 로그를 포함하여 업데이트에 대한 전체 작업 메트릭을 얻으십시오.
- C. Delta Lake의 내장 버전 관리 및 타임 트래블 기능을 사용하여 새 버전과 이전 버전 간의 차이를 계산하는 쿼리를 실행합니다.
- D. Spark 이벤트 로그를 분석하여 업데이트, 삽입 또는 삭제된 행을 식별합니다.
정답: C 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
Delta Lake 테이블은 사용자 콘텐츠 게시물에 대한 메타데이터를 나타내며 다음과 같은 스키마를 가집니다.
사용자 ID (LONG), 게시물 텍스트 (STRING), 게시물 ID (STRING), 경도 (FLOAT)
위도 FLOAT, 게시 시간 TIMESTAMP, 날짜 DATE
이 테이블은 날짜 열을 기준으로 파티션되어 있습니다. 다음 필터를 사용하여 쿼리를 실행합니다.
경도 < 20 및 경도 > -20
데이터 필터링 방법을 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. Delta Engine은 트랜잭션 로그의 행 수준 통계를 사용하여 필터 기준을 충족하는 플라이를 식별합니다.
- B. Delta Engine은 파케트 파일의 바닥글을 스캔하여 필터 기준을 충족하는 각 행을 식별합니다.
- C. 델타 로그의 통계는 필터링된 범위에 포함된 레코드가 있을 수 있는 데이터 파일을 식별하는 데 사용됩니다.
- D. 최적화 프로그램이 파티션 열과 경도 간의 관계를 알지 못하므로 파일 건너뛰기가 발생하지 않습니다.
- E. 델타 로그의 통계는 필터링된 범위에 파일이 포함될 수 있는 파티션을 식별하는 데 사용됩니다.
정답: C 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
Databricks Utilities Secrets 모듈은 민감한 자격 증명을 저장하고 실수로 평문으로 표시되지 않도록 방지하는 도구를 제공하지만, 사용자는 여기에 어떤 자격 증명을 저장하는지, 그리고 어떤 사용자가 이러한 비밀 정보를 사용할 수 있는 권한을 가지고 있는지에 대해 여전히 주의해야 합니다.
다음 중 Databricks Secrets의 한계를 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. SHA256 해시는 저장된 비밀 정보를 난독화하는 데 사용되므로, 이 해시를 역으로 계산하면 값이 평문으로 표시됩니다.
- B. 계정 관리자는 Databricks 계정 콘솔에 로그인하여 모든 비밀 키를 일반 텍스트로 볼 수 있습니다.
- C. 개인 액세스 토큰에 올바른 자격 증명이 있는 경우 Databricks REST API를 사용하여 비밀 키를 일반 텍스트로 나열할 수 있습니다.
- D. 비밀 정보는 Hive 메타스토어 내의 관리자 전용 테이블에 저장됩니다. 데이터베이스 관리자는 기본적으로 이 테이블을 조회할 수 있는 권한을 가지고 있습니다.
- E. 저장된 비밀값을 순회하며 각 문자를 출력하면 비밀값의 내용이 평문으로 표시됩니다.
정답: C 🗳️
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927 개 고객 리뷰고객 피드백 (*일부 유사하거나 오래된 댓글은 숨겨졌습니다.)
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