Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean : Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:

Question #1
데이터 엔지니어가 `display(df.collect())`를 통해 결과를 출력하기 전에 여러 변환 작업을 수행하는 대화형 노트북에서 작업하고 있습니다. 이 노트북에는 광범위한 변환과 크로스 조인이 포함되어 있습니다.
데이터 엔지니어가 "Spark 드라이버가 예기치 않게 중지되어 다시 시작됩니다. 노트북이 자동으로 다시 연결됩니다."라는 오류 메시지를 받았습니다. 데이터 엔지니어는 어떤 조치를 취해야 할까요?

A. 컴퓨팅 메트릭 UI를 확인하여 실행기의 메모리 사용률이 90%를 초과하는지 확인하십시오.
B. 드라이버 노드에 메모리 부담을 주지 않도록 코드를 다시 작성하십시오.
C. Spark UI에서 각 단계에 할당된 작업 수를 확인하세요. 실행기 수가 줄어들고 있습니다.
D. 드라이버 오류를 방지하기 위해 노트북을 단일 노드 클러스터에서 실행하십시오.

Question #2
플랫폼 팀에서 CI/CD를 지원하기 위해 Databricks Asset Bundles의 표준 템플릿을 만들고 있습니다. 이 템플릿은 아티팩트, 워크스페이스 루트 경로 및 실행 ID에 대한 기본값을 지정해야 하며, "dev" 대상을 기본값으로 설정하고 특정 경로를 재정의할 수 있도록 허용해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 팀은 databricks.yml 파일을 어떻게 활용해야 할까요?

A. 최상위 수준에서 bundle, artifacts, workspace, run_as 및 targets를 사용하고, default:true로 설정된 타겟 하나를 지정하고 해당 타겟 아래에서 워크스페이스 경로 또는 아티팩트를 재정의합니다.
B. 프로젝트, 패키지, 환경, ID 및 스테이지를 사용합니다. 환경 설정에서 dev를 기본 스테이지로 설정하고 작업 공간을 재정의합니다.
C. 루트, 모듈, 프로필, 액터 및 타겟을 사용합니다. 프로필에는 작업 공간 및 아티팩트 기본값이 포함되고 액터는 실행 ID를 설정합니다.
D. 배포, 빌드, 컨텍스트, ID 및 환경을 사용합니다. 개발 환경을 기본 환경으로 설정하고 빌드 아래의 경로를 재정의합니다.

Question #3
보안팀은 고객 개인 식별 정보(PII)가 포함된 고객 테이블에 대한 데이터 보호를 강화하고자 합니다. 현지 정책을 준수하기 위해 영업팀 구성원은 자신의 지역 고객만 볼 수 있어야 하며, 관리자가 아닌 사용자는 이메일 주소가 가려져야 합니다. Unity Catalog의 행 필터와 열 마스크를 사용할 때 어떤 구현 방식을 사용하는 것이 적절할까요?

A. 사용자 지역을 기준으로 행을 필터링하고 그룹 멤버십을 기준으로 열을 마스킹하는 SQL UDF를 생성한 다음, ALTER TABLE SET ROW FILTER 및 ALTER COLUMN SET MASK 명령을 사용하여 적용합니다.
B. 지역 필터링을 위한 동적 WHERE 절을 포함하는 뷰를 생성하고, ALTER COLUMN SET MASK 명령을 사용하여 이메일 마스킹을 위한 문자열 대체 함수를 사용합니다.
C. 열 마스크는 동일 테이블에서 행 필터와 함께 사용할 수 없으므로 사용자 지역에 따라 SQL UDF를 사용하여 행 필터를 구현한 다음, DROP TABLE 및 CREATE TABLE SET ROW FILTER 명령을 사용하여 테이블을 다시 생성하여 적용합니다.
D. GRANT SELECT ON table_name WITH TAG 명령을 사용하여 태그를 통해 테이블 ​​ACL에 대한 액세스를 제한하고, 사용자 지역에 따라 민감한 데이터에 대한 애플리케이션 수준 필터링을 활용합니다.

Question #4
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 파티션을 사용하도록 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
B. 테이블을 Hive 스타일 파티션 + Z-ORDER를 사용하도록 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
C. Liquid Clustering을 사용하도록 테이블을 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
D. Z-ORDER를 사용하도록 테이블을 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.

Question #5
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. 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.
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. 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.
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.

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