Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Braindumps

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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
상위 시스템에서 변경 데이터 캡처(CDC) 로그가 생성되어 클라우드 객체 스토리지 디렉터리에 기록됩니다. 로그의 각 레코드는 변경 유형(삽입, 업데이트 또는 삭제)과 변경 후 각 필드의 값을 나타냅니다. 소스 테이블에는 pk_id 필드로 식별되는 기본 키가 있습니다.
감사 목적으로 데이터 거버넌스 팀은 소스 시스템에서 유효했던 모든 값에 대한 전체 기록을 유지하고자 합니다. 분석 목적으로는 각 레코드의 가장 최근 값만 기록하면 됩니다. 이러한 레코드를 수집하는 Databricks 작업은 한 시간에 한 번 실행되지만, 각 레코드는 한 시간 동안 여러 번 변경될 수 있습니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A. Delta Lake의 변경 데이터 피드를 사용하여 외부 시스템의 CDC 데이터를 자동으로 처리하고 모든 변경 사항을 Lakehouse의 모든 종속 테이블에 전파합니다.
B. 모든 로그 정보를 브론즈 테이블에 수집하고, merge into를 사용하여 각 pk_id에 대한 가장 최근 항목을 실버 테이블에 삽입, 업데이트 또는 삭제하여 현재 테이블 상태를 복원합니다.
C. 각 pk_id에 대해 별도의 히스토리 테이블을 생성하고, 모든 히스토리 테이블을 합치고 가장 최근 상태를 필터링하여 테이블의 현재 상태를 확인합니다.
D. 테이블에 대한 일련의 변경 사항을 순서대로 반복하여 각 변경 사항을 순차적으로 적용합니다. Delta Lake의 버전 관리 기능을 활용하여 감사 로그를 생성합니다.
E. merge into를 사용하여 각 pk_id에 대한 가장 최근 항목을 bronze 테이블에 삽입, 업데이트 또는 삭제한 다음 모든 변경 사항을 시스템 전체에 전파합니다.

Question #2
데이터 엔지니어가 대규모 ETL 파이프라인을 위해 Databricks CLI를 사용하여 클러스터를 생성하려고 합니다. 이 클러스터는 워커 5개, i3.xlarge 드라이버 1개, 그리고 '14.3.x-scala2.12' 런타임을 사용해야 합니다. 데이터 엔지니어는 어떤 명령어를 사용해야 할까요?

A. databricks clusters add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
B. databricks clusters create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name DataEngineer_cluster
C. databricks compute create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster
D. databricks compute add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster

Question #3
새로운 Databricks 프로젝트가 시작되면 중앙 IP 팀은 Terraform과 서비스 주체를 사용하여 필요한 인프라를 프로비저닝합니다. 여기에는 Databricks 워크스페이스, 외부 위치에 연결된 Unity 카탈로그, 그리고 모든 프로젝트 팀 구성원이 포함된 Databricks 그룹 생성이 포함됩니다. 프로젝트 팀은 테이블과 볼륨과 같은 모든 자산을 Unity 카탈로그에 관리형 자산으로 저장해야 합니다. 이 모델은 인프라의 복잡성을 숨기면서 팀에게 카탈로그 내에서의 자율성을 제공합니다. 팀은 스키마, 테이블, 볼륨 및 관련 객체를 생성하고 관리할 수 있지만, 카탈로그의 이름을 바꾸거나 삭제하거나 권한을 변경할 수는 없습니다. 이러한 권한은 IT 부서에서 관리합니다. 이 모델을 구현하기 위해 프로젝트 그룹에 어떤 권한을 부여해야 할까요?

A. 해당 그룹이 카탈로그의 소유자가 되어야 합니다.
B. 해당 그룹은 카탈로그에 USE CATALOG 및 USE SCHEMA 권한이 있어야 합니다.
C. 해당 그룹은 카탈로그에 대한 모든 권한을 가져야 합니다.
D. 해당 그룹은 모든 권한과 카탈로그 관리 권한을 가져야 합니다.

Question #4
Databricks Auto Loader의 기본 실행 모드를 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 새 파일은 입력 디렉터리 목록을 통해 식별되며, 새 파일은 대상 Delta Lake 테이블에 점진적으로 그리고 멱등적으로 로드됩니다.
B. 클라우드 공급업체별 큐 스토리지 및 알림 서비스가 구성되어 새로 도착하는 파일을 추적합니다. 대상 테이블은 소스 디렉터리의 모든 유효 파일을 직접 쿼리하여 구체화됩니다.
C. 새 파일은 입력 디렉터리를 나열하여 식별하고, 대상 테이블은 소스 디렉터리의 모든 유효한 파일을 디렉터리 쿼리하여 구체화합니다.
D. 클라우드 공급업체별 큐 스토리지 및 알림 서비스가 구성되어 새로 도착하는 파일을 추적합니다. 새 파일은 대상 Delta Lake 테이블에 점진적으로 그리고 비활성 상태로 저장됩니다.
E. 웹훅 트리거를 통해 소스 디렉터리에 새 데이터가 도착할 때마다 Databricks 작업이 실행됩니다. 새 데이터는 데이터에서 추론된 규칙을 사용하여 대상 테이블에 자동으로 병합됩니다.

Question #5
복잡한 워크로드를 모니터링할 때 쿼리 실행 계획을 확인하는 것은 워크로드가 수행하는 작업을 이해하는 데 매우 중요합니다. 쿼리 실행 계획 시각화는 어디에서 찾을 수 있을까요?

A. 쿼리 프로파일러의 단계 탭에서
B. Spart UI의 '작업' 탭에서
C. 쿼리 프로파일러의 쿼리 소스 항목에서
D. Spark UI의 SQL/DataFrame 탭에서

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