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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning - Implement dimensional and relational models |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic - Write efficient and maintainable code |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads |
| Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata - Use Unity Catalog for governance |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing |
| Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어가 기존에 운영 중인 Databricks 작업을 자산 번들 관리로 전환하면서 다음 사항을 확인하고자 합니다.
- 작업의 현재 구성은 YAML 형식으로 캡처되며, 모든
참조된 파일은 해당 번들 프로젝트에 포함됩니다.
- 번들의 YAML 파일이 변경될 경우 기존 작업이 자동으로 업데이트됩니다.
(새로운 일자리를 만들지 않고) 자리를 마련하세요.
데이터 엔지니어는 어떻게 하면 프로덕션 작업을 자산 번들 관리로 성공적으로 이전할 수 있을까요?
- A. 작업 정의를 JSON 형식으로 내보내고, YAML로 변환한 다음 번들에 넣습니다. 그런 다음 Databricks 번들 배포를 실행하여 기존 작업을 업데이트합니다.
- B. `Databricks bundle generate job --existing-job-id` 명령을 실행하여 YAML 파일을 생성하고 참조 파일을 다운로드합니다. 그런 다음 `Databricks bundle deploy` 명령을 실행하여 번들을 배포하면 기존 작업이 자동으로 업데이트됩니다.
- C. `databricks bundle generate job --existing-job-id` 명령을 실행하여 YAML 파일을 생성하고 참조 파일을 다운로드합니다. 그런 다음 `Databricks bundle deployment, bind` 명령을 실행하여 번들의 작업 리소스를 Databricks의 기존 작업에 연결합니다.
- D. 번들 프로젝트의 작업에 대한 YAML 구성을 수동으로 생성하고 모든 설정이 기존 작업과 일치하는지 확인하십시오. 그런 다음 Databricks 번들 배포를 실행하여 작업 공간에 있는 기존 작업을 업데이트합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 엔지니어가 타사에서 제공하는 REST API 엔드포인트에서 여러 보고서 유형을 지정하여 여러 PDF 파일을 다운로드하는 작업을 구현하고 있습니다. 해당 REST API는 시간이 오래 걸리고 간헐적으로 오류가 발생하므로, 엔지니어는 다운로드 활동을 추적하여 실패 시점을 파악하고 부분적으로 재시도하는 동시에 확장 가능한 처리량을 확보하고자 합니다. 엔지니어는 10가지 보고서 유형을 다운로드해야 하며, 보고서 유형 목록은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 어떻게 이 작업을 수행해야 할까요?
- A. Delta Lake 테이블을 사용하여 각 보고서 다운로드 상태를 10개 행으로 추적하고, 이를 소스 테이블로 사용하여 Pandas UDF로 다운로드 기능을 실행합니다.
- B. 보고서 다운로드 실패를 명확하게 추적하기 위해 노트북 작업 10개를 정의합니다.
- C. 보고서 유형 목록을 입력으로 사용하는 foreach 작업을 사용하십시오.
- D. 노트북 내에 리스트 변수를 정의하여 보고서 유형을 순회하며 다운로드하고 다운로드 결과를 출력합니다. 이를 노트북 작업으로 실행합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 엔지니어가 스트리밍 주문 데이터를 처리하기 위해 Lakeflow 선언적 파이프라인을 설계하고 있습니다.
이 파이프라인은 자동 로더(Auto Loader)를 사용하여 데이터를 수집하며, customer_id와 amount 값이 0보다 큰지 확인하여 데이터 품질을 보장해야 합니다. 유효하지 않은 레코드는 삭제해야 합니다. Python을 사용하여 이 요구 사항을 구현하는 Lakeflow 선언적 파이프라인 구성은 무엇입니까?
- A. @dlt.table
@dlt.expect("valid_customer", "customer_id가 NULL이 아닙니다")
@dlt.expect("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
dlt.read_stream("bronze_orders")를 반환합니다. - B. @dlt.table
def silver_orders():
반품 (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
) - C. @dlt.table
@dlt.expect_or_drop("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
@dlt.expect_or_drop("valid_amount", "amount > 0")
def silver_orders():
dlt.read_stream("bronze_orders")를 반환합니다. - D. @dlt.table
def silver_orders():
반품 (
dlt.read_stream("bronze_orders")
.expect("valid_customer", "customer_id IS NOT NULL")
.expect("valid_amount", "amount > 0")
)
Correct Answer: B 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀은 Delta Lake 테이블의 값을 모니터링하기 위해 Databricks SQL 쿼리와 알림을 구성했습니다. recent_sensor_recordings 테이블에는 최근 5분 동안의 기록에 대한 센서 ID, 타임스탬프 및 온도가 포함되어 있습니다.
아래 쿼리는 알림을 생성하는 데 사용됩니다.
해당 쿼리는 1분마다 갱신되도록 설정되어 있으며 항상 10초 이내에 완료됩니다. 평균 온도(온도)가 120°F(섭씨 약 38도)를 초과하면 알림이 발생하도록 설정되어 있습니다. 알림은 최대 1분 간격으로 전송됩니다.
이 알림이 3분 동안 연속으로 발생하다가 멈춘다면, 다음 중 어떤 설명이 반드시 참이어야 합니까?
- A. 모든 센서의 평균 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.
- B. 하나 이상의 센서에서 기록된 최고 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.
- C. recent_sensor_recordingstable이 쿼리를 세 번 연속 실행하는 동안 응답하지 않았습니다.
- D. 적어도 하나의 센서에서 기록된 평균 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.
- E. 소스 쿼리가 3분 동안 제대로 업데이트되지 않은 후 다시 시작되었습니다.
Correct Answer: D 🗳️
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신입 데이터 엔지니어에게 DataFrame df를 사용하여 그룹화된 집계를 수행하는 스트리밍 데이터 파이프라인을 개발하라는 요청이 있었습니다. 이 파이프라인은 겹치지 않는 5분 간격마다 평균 습도와 평균 온도를 계산해야 합니다. 이벤트는 장치별로 1분에 한 번씩 기록됩니다.
스트리밍 데이터프레임 df는 다음과 같은 스키마를 가지고 있습니다.
"장치 ID INT, 이벤트 시간 TIMESTAMP, 온도 FLOAT, 습도 FLOAT"
코드 블록:
이 과제를 완료하려면 코드 블록 안의 빈칸을 올바르게 채우는 답을 선택하세요.
- A. "이벤트 시간"
- B. lag("event_time", "10분").alias("시간")
- C. window("event_time", "5분").alias("시간")
- D. window("event_time", "10분").alias("시간")
- E. to_interval("event_time", "5분").alias("시간")
Correct Answer: C 🗳️
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