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

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean 考試大綱主題:

最新的 Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-KR 免費考試真題：

問題 #1
Databricks Utilities Secrets 모듈은 민감한 자격 증명을 저장하고 실수로 평문으로 표시되지 않도록 방지하는 도구를 제공하지만, 사용자는 여기에 어떤 자격 증명을 저장하는지, 그리고 어떤 사용자가 이러한 비밀 정보를 사용할 수 있는 권한을 가지고 있는지에 대해 여전히 주의해야 합니다.
다음 중 Databricks Secrets의 한계를 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 계정 관리자는 Databricks 계정 콘솔에 로그인하여 모든 비밀 키를 일반 텍스트로 볼 수 있습니다.
B. SHA256 해시는 저장된 비밀 정보를 난독화하는 데 사용되므로, 이 해시를 역으로 계산하면 값이 평문으로 표시됩니다.
C. 개인 액세스 토큰에 올바른 자격 증명이 있는 경우 Databricks REST API를 사용하여 비밀 키를 일반 텍스트로 나열할 수 있습니다.
D. 저장된 비밀값을 순회하며 각 문자를 출력하면 비밀값의 내용이 평문으로 표시됩니다.
E. 비밀 정보는 Hive 메타스토어 내의 관리자 전용 테이블에 저장됩니다. 데이터베이스 관리자는 기본적으로 이 테이블을 조회할 수 있는 권한을 가지고 있습니다.

問題 #2
데이터 수집 작업에서 1TB 크기의 JSON 데이터셋을 Parquet 형식으로 내보내야 하며, 목표 파트 파일 크기는 512MB입니다. Delta Lake 대신 Parquet을 사용하기 때문에 자동 최적화 및 자동 압축과 같은 내장 파일 크기 조정 기능을 사용할 수 없습니다.
데이터를 섞지 않고 가장 좋은 성능을 낼 수 있는 전략은 무엇일까요?

A. spark.sql.files.maxPartitionBytes를 512MB로 설정하고, 데이터를 수집하고, 축소 변환을 실행한 다음, Parquet에 기록합니다.
B. spark.sql.shuffle.partitions를 2,048개 파티션(1TB*1024*1024/512)으로 설정하고, 데이터를 수집하고, 축소 변환을 실행하고, 정렬을 통해 데이터를 최적화(이 과정에서 데이터가 자동으로 재분할됨)한 다음, Parquet 파일에 씁니다.
C. spark.sql.shuffle.partitions를 512로 설정하고, 데이터를 수집하고, 축소 변환을 실행한 다음, Parquet에 씁니다.
D. 데이터 수집, 세부 변환 실행, 2,048개 파티션(1TB*)으로 재분할
1024*1024/512) 그런 다음 parquet에 씁니다.
E. spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes를 512MB로 설정하고, 데이터를 수집하고, 세분화된 변환을 실행하고, 2,048개의 파티션(1TB*1024*1024/512)으로 병합한 다음 Parquet에 기록합니다.

問題 #3
Spark UI에서 조건자 푸시다운을 활용하지 않아 발생하는 성능 문제를 진단할 수 있는 곳은 어디인가요?

A. 실행기 로그 파일에서 "술어 푸시다운"을 검색하여
B. 조회 상세 화면에서 물리적 도면을 해석하여
C. Delta Lake 거래 로그에서 열 통계를 확인하여
D. 단계 상세 화면의 완료된 단계 표에서 입력 열에서 읽은 데이터 크기를 확인합니다.
E. 저장소 상세 화면에서 디스크에 저장되지 않은 RDD를 확인합니다.

問題 #4
데이터 아키텍트가 다양한 비즈니스 요구사항에 맞춰 데이터를 효율적으로 처리하는 Databricks 솔루션을 설계하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 어떤 시나리오에서 스트리밍 테이블 대신 구체화된 뷰를 사용해야 할까요?

A. 웹사이트에서 발생하는 대량의 연속적인 클릭스트림 데이터를 처리하여 사용자 행동을 실시간으로 모니터링합니다.
B. 여러 개의 대형 테이블에서 복잡한 집계 및 조인을 미리 계산하여 BI 대시보드 성능을 향상시킵니다.
C. 즉각적인 알림을 위해 1초 미만의 처리 요구 사항으로 Apache Kafka 토픽에서 데이터를 수집합니다.
D. 데이터베이스 변경 사항을 몇 초 내에 감지하고 대응해야 하는 CDC(변경 데이터 캡처) 파이프라인을 구현합니다.

問題 #5
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 트랜잭션 로그의 행 수준 통계를 사용하여 필터 기준을 충족하는 플라이를 식별합니다.
B. 델타 로그의 통계는 필터링된 범위에 포함된 레코드가 있을 수 있는 데이터 파일을 식별하는 데 사용됩니다.
C. Delta Engine은 파케트 파일의 바닥글을 스캔하여 필터 기준을 충족하는 각 행을 식별합니다.
D. 델타 로그의 통계는 필터링된 범위에 파일이 포함될 수 있는 파티션을 식별하는 데 사용됩니다.
E. 최적화 프로그램이 파티션 열과 경도 간의 관계를 알지 못하므로 파일 건너뛰기가 발생하지 않습니다.

問題與答案：