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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어가 소스에서 가져온 CDC(변경 데이터 캡처) 데이터를 처리하기 위해 Lakeflow 선언적 파이프라인을 구성하고 있습니다. 소스 이벤트는 때때로 순서대로 도착하지 않으며, 동일한 update_timestamp를 갖지만 update_sequence_id가 다른 여러 업데이트가 발생할 수 있습니다.
데이터 엔지니어는 이벤트 순서가 올바르게 유지되도록 하기 위해 무엇을 해야 할까요?
- A. O AUTO CDC API에서 SEQUENCE BY STRUCT(event_timestamp, update_sequence_id)를 사용하세요.
- B. AUTO CDC API에서 track_history_column_list를 [event_timestamp, event_id]로 설정합니다.
- C. LDP 파이프라인에서 update_timestamp와 같은 파티션 내에서 update_sequence_id를 정렬하기 위해 윈도우 함수를 사용합니다.
- D. LDP에서 순서가 잘못되었거나 중복된 레코드를 제거하려면 dropDuplicates()를 사용하십시오.
Correct Answer: A 🗳️
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데이터 엔지니어가 선언적 자동화 번들(DAB) 프로젝트를 위한 Git 저장소를 구성하고 있습니다. 팀에서는 작업 일정 및 클러스터 구성 변경 사항을 핵심 변환 로직 변경 사항과 독립적으로 검토하고 배포할 수 있어야 하며, 파이프라인에서 사용하는 Python 소스 파일을 대상 간에 코드 중복 없이 패키지로 가져올 수 있어야 합니다.
어떤 저장소 레이아웃이 이러한 관심사 분리 요구 사항을 충족합니까?
- A. 모든 리소스 정의는 databricks.yml 파일 내에 인라인 YAML 블록으로 유지하고, Python 변환 파일은 Unity 카탈로그 볼륨에 저장한 후 볼륨 경로를 통해 참조하여 인프라 및 코드 변경 사항을 별도의 시스템에서 추적할 수 있도록 합니다.
- B. 배포 대상별로 최상위 디렉터리(예: dev/, staging/, prod/)를 하나씩 생성하고, 각 디렉터리에는 Python 소스 파일의 자체 복사본과 별도의 databricks.yml 파일을 포함시켜 대상별 변경 사항이 완전히 격리되도록 합니다.
- C. 모든 Python 변환 코드, 작업 YAML 정의 및 클러스터 구성 재정의를 단일 src/ 디렉터리에 함께 배치하고 각 배포 대상에 대한 상대 경로를 사용하여 databricks.yml에서 참조하십시오.
- D. Python 변환 로직은 설치 가능한 패키지 디렉터리(예: __init__.py가 포함된 src/my_package/)에 저장하고, Lakeflow 작업 및 파이프라인 리소스 YAML 파일은 resources/ 아래에, 환경별 변수 재정의는 conf/에 배치하며, 이 모든 것은 databricks.yml에서 참조합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어가 Databricks 노트북을 파이프라인에 직접 연결하여 Lakeflow 선언적 파이프라인(LDP)을 개발하고 있습니다. 노트북에 새로운 테이블 정의와 변환 로직을 추가한 후, 실제로 데이터를 처리하거나 파이프라인을 실행하지 않고 파이프라인 코드의 구문 오류를 확인하고 싶어합니다.
데이터 엔지니어는 이러한 구문 검사를 어떻게 수행해야 할까요?
- A. 노트북에서 "유효성 검사" 옵션을 사용하여 구문 오류를 확인하세요.
- B. 유효성 검사 및 진단 도구에 액세스하려면 노트북 대신 작업 공간 파일로 전환하십시오.
- C. 코드 유효성 검사 기능을 사용하려면 노트북을 파이프라인에서 연결 해제한 다음 컴퓨팅 클러스터에 다시 연결하십시오.
- D. 노트북에서 웹 터미널을 열고 셸 명령어를 실행하여 파이프라인 코드의 유효성을 검사합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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데이터 엔지니어는 AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 AWS S3에 저장된 Apache Iceberg 테이블에서 데이터를 가져와야 합니다. 팀은 사용자 지정 Spark 구성이 허용되지 않는 표준(공유) 액세스 모드 클러스터에서 Unity 카탈로그 거버넌스 하에, 테이블을 Delta 형식으로 변환하거나 UniForm을 사용하지 않고 Databricks Notebook에서 Spark를 사용하여 Iceberg 테이블을 직접 읽으려고 합니다.
데이터 엔지니어는 Databricks에서 Iceberg 테이블을 쿼리할 수 있도록 하기 위해 어떤 접근 방식을 사용해야 할까요?
- A. 기존 Iceberg 테이블에서 UniForm을 활성화하려면 `ALTER TABLE ... SET TBLPROPERTIES ('delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg')` 명령을 실행하세요. 이렇게 하면 Spark가 Delta 리더를 통해 Iceberg 테이블을 기본적으로 읽을 수 있습니다.
- B. spark.sql.catalog.my_catalog를 Iceberg Glue 카탈로그 구현 클래스와 해당 카탈로그 속성으로 설정하여 Spark 세션을 Iceberg Glue 카탈로그와 함께 구성한 다음, 구성된 카탈로그 네임스페이스를 사용하여 쿼리합니다.
- C. spark.read.format("iceberg")를 S3 경로와 함께 직접 사용하면 추가 카탈로그 구성이 필요하지 않습니다. Iceberg 형식 리더는 S3 URI에서 Glue에 등록된 테이블을 자동으로 해석하기 때문입니다.
- D. AWS Glue 데이터 카탈로그와 Unity 카탈로그에 Lakehouse 연합 연결을 생성하고, 연합 카탈로그를 통해 Iceberg 테이블을 읽기 전용 외부 Iceberg 테이블로 쿼리합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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Spark Structured Streaming에서 사용하는 일반적인 프로그래밍 모델의 특징을 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 구조화된 스트리밍은 캐시된 단계에 대한 증분 상태 값을 저장하는 분산 노드 네트워크에 의존합니다.
- B. 구조화된 스트리밍 모델은 데이터 스트림에 도착하는 새로운 데이터를 무한한 테이블에 추가되는 새로운 행으로 모델링합니다.
- C. 구조화된 스트리밍은 특수 하드웨어와 I/O 스트림을 사용하여 데이터 전송 지연 시간을 1초 미만으로 줄입니다.
- D. Structured Streaming은 메시징 버스로 구현되며 Apache Kafka에서 파생되었습니다.
- E. 구조화된 스트리밍은 GPU의 병렬 처리를 활용하여 높은 병렬 데이터 처리량을 달성합니다.
Correct Answer: B 🗳️
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