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
태스크 오케스트레이터가 한 시간 간격으로 두 개의 작업을 실행하도록 구성되었습니다. 첫 번째 작업은 외부 시스템에서 Parquet 데이터를 /mnt/raw_orders/에 마운트된 디렉터리에 기록하는 것입니다. 이 데이터가 기록된 후, 다음 코드가 포함된 Databricks 작업이 실행됩니다.

customer_id와 order_id 필드가 각 주문을 고유하게 식별하는 복합 키 역할을 하고, time 필드는 해당 레코드가 소스 시스템에 대기열에 추가된 시간을 나타낸다고 가정합니다.
상위 시스템에서 단일 주문에 대해 몇 시간 간격으로 중복 항목이 대기열에 추가되는 경우가 종종 발생하는 것으로 알려져 있다면, 다음 중 어떤 설명이 정확합니까?

A. 모든 기록은 중복 제거 후 주문 테이블에 반영되기 전에 상태 저장소에 2시간 동안 보관됩니다.
B. 2시간 이상 간격을 두고 대기열에 추가된 중복 레코드는 유지될 수 있으며, 주문 테이블에는 customer_id와 order_id가 같은 중복 레코드가 포함될 수 있습니다.
C. 2시간 이상 간격을 두고 도착한 중복 기록은 삭제되지만, 동일한 배치에 도착한 중복 기록은 모두 주문 테이블에 기록될 수 있습니다.
D. 주문 테이블에는 최근 2시간 동안의 기록만 포함되며 중복된 항목은 없습니다.
E. 주문 테이블에는 중복된 항목이 없지만, 2시간 이상 늦게 도착한 기록은 무시되고 테이블에서 삭제됩니다.

Question #2
데이터 엔지니어는 워크스페이스에 있는 기존 파이프라인의 설정을 가져와서, 이를 기반으로 새 파이프라인을 생성하고 버전 관리하는 JSON 파일을 만들어야 합니다. Databricks CLI로 구성된 웹 터미널에서 데이터 엔지니어가 입력해야 하는 명령어는 무엇일까요?

A. get 명령어를 사용하여 기존 파이프라인의 설정을 가져옵니다. pipeline_id를 제거하고 파이프라인 이름을 변경한 다음, 이를 create 명령어에 사용합니다.
B. 기존 파이프라인을 중지하고, 반환된 설정을 재설정 명령에 사용합니다.
C. 파이프라인 목록을 사용하여 모든 파이프라인의 사양을 가져옵니다. 반환된 결과를 파싱하여 파이프라인 사양을 가져온 다음, 이를 사용하여 파이프라인을 생성합니다.
D. alone 명령어를 사용하여 기존 파이프라인의 복사본을 생성하고, get JSON 명령어를 사용하여 파이프라인 정의를 가져온 다음, 이를 Git에 저장합니다.

Question #3
데이터 엔지니어가 브론즈 델타 테이블에서 트랜잭션 데이터를 읽어들이기 위해 구조화된 스트리밍(Structured Streaming)을 사용하고 있습니다. 그런데 데이터 품질에 문제가 있어 트랜잭션 값이 음수인 경우가 발견되었습니다. 이러한 경우 해당 행을 별도의 격리 테이블로 이동시켜야 합니다. 정상적인 데이터는 하위 시스템에서 사용되므로 지연 시간이 매우 짧아야 하지만, 품질이 떨어지는 데이터는 주기적으로만 분석되며 프로덕션 시스템에는 영향을 미치지 않습니다. 격리 작업은 정상적인 데이터에 의존하는 프로덕션 프로세스에 영향을 주지 않도록 구현해야 하며, 작업 비용 또한 최소화해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 격리 프로세스는 어떻게 구현해야 할까요?

A. 정상 데이터에 대한 스트리밍 작업은 쓰기 전에 거래 금액이 0보다 작은 레코드를 필터링하도록 수정해야 하며, 다른 프로세스와 컴퓨팅 리소스를 공유해서는 안 됩니다. 격리 데이터에 대한 스트리밍 작업은 쓰기 전에 거래 금액이 0 이상인 레코드를 필터링해야 하며, 비용을 최소화하기 위해 별도의 소규모 클러스터에서 구현하고 하루에 한 번만 실행해야 합니다.
B. 정상 데이터에 대한 스트리밍 작업은 쓰기 전에 거래 금액이 0보다 작은 레코드를 필터링하도록 수정해야 합니다. 격리 데이터에 대한 스트리밍 작업은 쓰기 전에 거래 금액이 0 이상인 레코드를 필터링하도록 수정해야 합니다. 두 작업 모두 비용을 최소화하기 위해 동일한 클러스터에서 별도의 스트림으로 실행해야 합니다.
C. 정상 데이터에 대한 기존 스트리밍 작업을 업데이트하여 불량 데이터 격리 기능을 추가해야 합니다. foreachBatch 함수 내부에서, 트랜잭션 값이 0 이상인 레코드는 정상 데이터 테이블에, 0 미만인 레코드는 격리 테이블에 기록되도록 데이터프레임을 필터링해야 합니다. foreachBatch 함수 내의 쓰기 작업에 try/catch 블록을 추가하여 스트림 오류가 발생하지 않도록 할 수 있습니다.
D. 정상 데이터에 대한 기존 스트리밍 작업에 불량 데이터 격리 기능을 추가해야 합니다. 데이터프레임에 "격리"라는 새로운 부울 열을 추가하고, 거래 금액이 0보다 작으면 true, 0보다 크거나 같으면 false로 설정해야 합니다. 모든 데이터를 함께 처리하고 저장하면 비용을 절감할 수 있습니다.

Question #4
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. 여러 테이블에 동시에 커밋하려면 여러 테이블 잠금을 설정해야 하므로 교착 상태가 발생할 수 있습니다.
B. 외래 키는 기본 키 필드를 참조해야 하며, 여러 테이블에 데이터를 삽입할 때는 Delta Lake의 upsert 기능을 활용해야 합니다.
C. Databricks는 해시된 식별자에 대해서만 외래 키 제약 조건을 허용하여 고도로 병렬화된 쓰기 작업에서 충돌을 방지합니다.
D. Databricks는 Spark SQL 및 JDBC를 지원하며, 모든 로직은 리팩토링 없이 소스 시스템에서 직접 마이그레이션할 수 있습니다.
E. 모든 Delta Lake 트랜잭션은 단일 테이블에 대해 ACID를 준수하며, Databricks는 외래 키 제약 조건을 적용하지 않습니다.

Question #5
아래의 각 구성은 클러스터당 총 400GB의 RAM, 총 160개의 코어, 그리고 VM당 하나의 Executor만 갖는다는 점에서 동일합니다.
하나 이상의 광범위한 변환이 포함된 작업이 주어졌을 때, 다음 클러스터 구성 중 어떤 구성이 최대 성능을 가져올까요?

A. 총 VM 수: 4
실행기당 100GB
40개 코어/실행기
B. 총 VM 수: 8
실행기당 50GB
20개 코어/실행기
C. 총 VM 수: 1
실행기당 400GB
160 코어/실행기
D. 총 VM 수: 2
실행기당 200GB
80개 코어/실행기

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