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 試験シラバストピック:

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean 試験問題：

問題 #1
데이터 엔지니어가 Databricks의 Jobs API를 사용하여 작업 모니터링 및 복구를 자동화하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 모든 작업을 나열하고, 실패한 작업을 식별한 후 다시 실행해야 합니다. 이때 어떤 API 작업을 순서대로 수행해야 할까요?

A. jobs/list 엔드포인트를 사용하여 작업 목록을 확인한 다음, jobs/create 엔드포인트를 사용하여 새 작업을 생성하고, jobs/run-now를 사용하여 새 작업을 실행합니다.
B. jobs/list 엔드포인트를 사용하여 작업 목록을 확인하고, jobs/runs/list를 사용하여 작업 실행 상태를 확인하고, jobs/run-now를 사용하여 실패한 작업을 다시 실행합니다.
C. jobs/cancel 엔드포인트를 사용하여 실패한 작업을 제거한 다음 jobs/create를 사용하여 새 작업을 다시 생성하고 실행하십시오.
D. jobs/get 엔드포인트를 사용하여 작업 세부 정보를 가져온 다음 jobs/update를 사용하여 실패한 작업을 다시 실행합니다.

問題 #2
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. Z-ORDER를 사용하도록 테이블을 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
B. Liquid Clustering을 사용하도록 테이블을 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
C. 테이블을 Hive 스타일 파티션 + Z-ORDER를 사용하도록 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.
D. 테이블을 Hive 스타일 파티션을 사용하도록 수정하고 주기적인 OPTIMIZE 명령을 구현합니다.

問題 #3
데이터 엔지니어가 정적 사용자 조회 테이블의 값과 스트리밍 DataFrame(streamingDF)의 값을 결합하기 위해 조인 작업을 수행하고 있습니다.
어떤 코드 블록이 유효하지 않은 스트림-정적 조인을 시도합니까?

A. userLookup.join(streamingDF, ["user_id"], how="right")
B. streamingDF.join(userLookup, ["userid"], how="inner")
C. streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="outer")
D. streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="left")
E. userLookup.join(streamingDF, ["userid"], how="inner")

問題 #4
데이터 엔지니어링 팀이 Databricks Asset Bundles와 Git 공급자의 CI/CD 기능을 사용하여 통합 테스트를 자동화하는 Git 프로젝트를 설정하고 있습니다. 파이프라인 변경 사항이 포함된 풀 요청이 전송되면 데이터 파이프라인을 테스트하는 작업을 실행해야 합니다. 이 작업을 위해 Git 공급자의 CI/CD 자동화에서 실행해야 하는 올바른 Databricks 번들 명령 시퀀스는 무엇입니까?

A. 초기화, 배포, 실행, 유효성 검사
B. 검증, 배포, 실행
C. 배포, 실행, 검증
D. 초기화, 검증, 배포, 실행

問題 #5
거의 실시간에 가까운 워크로드를 처리하기 위해 데이터 엔지니어가 Databricks Auto Loader의 스키마 감지 및 진화 기능을 활용하는 헬퍼 함수를 ​​개발하고 있습니다. 이 함수는 소스의 스키마를 자동으로 감지하고, 소스 디렉터리에 JSON 파일이 도착하는 즉시 점진적으로 처리하며, 새 필드가 감지되면 테이블의 스키마를 자동으로 진화시킵니다.
함수는 아래와 같이 공백으로 표시됩니다.

다음 보기 중 주어진 요건을 충족하는 빈칸에 맞는 정답은 무엇입니까?

A.

B.

C.

D.

E.

解説：