Die Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Prüfung auf die geeigneteste Weise vorbereiten
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Thema 1: Datenmodellierung und -umwandlung | - Grundlagen der dimensionalen Modellierung - Methoden zur Leistungsoptimierung - Umwandlungen mit Spark SQL |
| Thema 2: Produktionsreife Pipelines und Orchestrierung | - Strategien zur Fehlerbehandlung und Wiederherstellung - Planung und Überwachung von Aufträgen - Databricks Workflows |
| Thema 3: Datenerfassung und -verarbeitung | - Stapel- und Streaming-Erfassung mit Auto Loader - Grundlagen von Structured Streaming - Gestaltungsmuster für ETL-Pipelines |
| Thema 4: Delta Lake und Datenverwaltung | - Weiterentwicklung und Durchsetzung von Schemata - Transaktionen und ACID-Eigenschaften von Delta Lake - Zeitreisen und Versionsverwaltung |
| Thema 5: Architektur der Databricks Lakehouse-Plattform | - Architektur von Arbeitsbereichen und Clustern - Medallion-Architektur (Bronze, Silber, Gold) - Grundlagen der Datenverwaltung (Grundlagen von Unity Catalog) |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-KR Prüfungsfragen mit Lösungen
데이터 관리팀은 개인 식별 정보(PII)가 포함된 "사용자" 테이블의 사회 보장 번호(SSN) 열에 적절한 마스킹 처리를 적용해야 한다는 요구 사항을 도입했습니다. 즉, HRAdminGroup 외부의 사용자는 마스킹 처리된 사회 보장 번호를 ***-**- 형식으로 볼 수 있습니다.
****.
팀은 마스킹 기능을 개발했습니다.
데이터 거버넌스 팀이 이 목표를 달성하기 위해 다음에 해야 할 일은 무엇입니까?
- A. 사용자 테이블 생성
(이름 문자열, ssn 문자열);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn SET MASK ssn_mask; - B. 사용자 테이블 생성
(이름 문자열, 정수 문자열);
ALTER TABLE users ALTER COLUMN ssn CREATE MASK if is_member('HRAdminGroup'); - C. 사용자 테이블 생성
(이름 문자열, ssn 정수 마스크 ssn_mask); - D. 사용자 테이블 생성
(이름 문자열);
ALTER TABLE users CREATE COLUMN ssn CREATE MASK ssn_mask;
Antwort: A 🗳️
Erklärung: (Nur für ZertFragen-Mitglieder sichtbar)
아래 쿼리를 사용하여 Delta Lake 테이블이 생성되었습니다.
원래 쿼리에 오타가 있음을 확인하고 아래 코드를 실행했습니다.
ALTER TABLE prod.sales_by_store RENAME TO prod.sales_by_store
두 번째 명령어를 실행하면 어떤 결과가 나타날까요?
- A. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되고 모든 데이터 파일이 이동됩니다.
- B. 이름이 변경된 테이블에 대해 새로운 Delta 트랜잭션 로그가 생성됩니다.
- C. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되었지만 데이터는 변경되지 않았습니다.
- D. 모든 관련 파일과 메타데이터는 단일 ACID 트랜잭션 내에서 삭제되고 다시 생성됩니다.
- E. 테이블 이름 변경 사항은 Delta 트랜잭션 로그에 기록됩니다.
Antwort: C 🗳️
Erklärung: (Nur für ZertFragen-Mitglieder sichtbar)
Delta Lake 테이블은 사용자 콘텐츠 게시물에 대한 메타데이터를 나타내며 다음과 같은 스키마를 가집니다.
사용자 ID (LONG), 게시물 텍스트 (STRING), 게시물 ID (STRING), 경도 (FLOAT)
위도 FLOAT, 게시 시간 TIMESTAMP, 날짜 DATE
이 테이블은 날짜 열을 기준으로 파티션되어 있습니다. 다음 필터를 사용하여 쿼리를 실행합니다.
경도 < 20 및 경도 > -20
데이터 필터링 방법을 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. Delta Engine은 파케트 파일의 바닥글을 스캔하여 필터 기준을 충족하는 각 행을 식별합니다.
- B. 델타 로그의 통계는 필터링된 범위에 파일이 포함될 수 있는 파티션을 식별하는 데 사용됩니다.
- C. Delta Engine은 트랜잭션 로그의 행 수준 통계를 사용하여 필터 기준을 충족하는 플라이를 식별합니다.
- D. 델타 로그의 통계는 필터링된 범위에 포함된 레코드가 있을 수 있는 데이터 파일을 식별하는 데 사용됩니다.
- E. 최적화 프로그램이 파티션 열과 경도 간의 관계를 알지 못하므로 파일 건너뛰기가 발생하지 않습니다.
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für ZertFragen-Mitglieder sichtbar)
Databricks 쿼리 프로파일러에서 쿼리 실행을 검토하던 데이터 엔지니어는 '상위 연산자' 패널에서 정렬 연산자의 소요 시간 및 메모리 사용량이 높게 나타나는 것을 확인했습니다. 또한 Spark UI에서도 데이터 스필링이 빈번하게 발생한다는 보고가 있습니다. 데이터 엔지니어는 이 문제를 어떻게 해결해야 할까요?
- A. 메모리 사용량을 줄이려면 브로드캐스트 조인으로 전환하세요.
- B. 정렬 작업을 필터 작업으로 변환합니다.
- C. 정렬하기 전에 DataFrame을 단일 파티션으로 재분할합니다.
- D. 데이터 분산을 개선하기 위해 셔플 파티션 수를 늘립니다.
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für ZertFragen-Mitglieder sichtbar)
작업 실행 기록 보존과 관련하여 다음 중 어떤 설명이 맞습니까?
- A. 해당 데이터는 60일 동안 보관되며, 그 기간 동안 노트북 실행 결과를 HTML로 내보낼 수 있습니다.
- B. 작업 실행 로그는 내보내거나 삭제할 때까지 유지됩니다.
- C. 해당 데이터는 30일 동안 보관되며, 그 기간 동안 작업 실행 로그를 DBFS 또는 S3에 전송할 수 있습니다.
- D. 해당 실행 ID는 90일 동안 또는 사용자 지정 실행 구성을 통해 재사용될 때까지 보관됩니다.
- E. 60일 동안 보관되며, 이후 로그는 보관소로 이동합니다.
Antwort: A 🗳️
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