Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) : 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
데이터 엔지니어가 Unity Catalog의 finance 스키마에 있는 customer_data 테이블을 관리하고 있는데, 이 테이블에는 사회보장번호(SSN)와 신용점수(Credit_Score) 같은 민감한 필드가 포함되어 있습니다. 인턴 그룹은 마스킹된 값만 볼 수 있어야 하고, 분석가 그룹은 자신이 담당하는 지역의 행만 접근할 수 있어야 합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 중복 없이 사용자 역할과 지역에 따라 접근을 제한해야 합니다. 이러한 보안 정책을 어떻게 시행해야 할까요?

A. 지역별 유니티 카탈로그의 행 필터와 사용자 역할별 열 마스크를 활용하세요.
B. 각 사용자 역할에 대한 동적 보기를 생성하고 ACL을 사용하여 액세스를 관리합니다.
C. current_user() 및 is_account_group_member() 함수를 사용하여 뷰를 생성하고, 각 민감한 열에 대해 SQL SELECT 절 내부에 마스킹 로직을 적용합니다.
D. 사용자 역할에 따라 Unity Catalog의 행 필터를 사용하고 지역에 따라 열 마스크를 사용합니다.

問題 #2
데이터 엔지니어링 팀의 주니어 멤버가 Databricks 노트북의 언어 상호 운용성을 탐색하고 있습니다. 아래 코드의 목표는 geo_lookup 테이블에 있는 아프리카 대륙 국가에서 발생한 모든 판매 내역을 표시하는 것입니다.
코드를 실행하기 전에 현재 데이터베이스에서 SHOW TABLES 명령을 실행하면 데이터베이스에 geo_lookup과 sales라는 두 개의 테이블만 있는 것으로 나타납니다.

대화형 노트북에서 이러한 명령 셀을 순서대로 실행했을 때의 결과를 올바르게 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 두 명령 모두 성공할 것입니다. show tables 명령을 실행하면 countries at과 sales at이 뷰로 등록된 것을 확인할 수 있습니다.
B. 첫 번째 명령은 성공하고 두 번째 명령은 실패합니다. countries at은 PySpark DataFrame을 나타내는 Python 변수입니다.
C. 첫 번째 명령은 성공하고 두 번째 명령은 실패합니다. countries at은 문자열 목록을 포함하는 Python 변수가 됩니다.
D. 두 명령 모두 실패합니다. 새로운 변수, 테이블 또는 뷰가 생성되지 않습니다.
E. 1번 명령은 성공합니다. 2번 명령은 접근 가능한 모든 데이터베이스에서 countries af라는 이름의 테이블 또는 뷰를 검색합니다. 해당 엔티티가 존재하면 2번 명령도 성공합니다.

問題 #3
데이터 엔지니어는 S3 스토리지에 새 CSV 파일이 도착하는 즉시 자동으로 처리하는 효율적인 파이프라인을 설계해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 Databricks 기능을 사용해야 할까요?

A. 표준 Spark readStream을 사용하여 ("csv") 및 ("json") 형식으로 클라우드 스토리지에서 스트리밍
B. 예약된 Databricks 작업을 사용한 기존 배치 처리
C. 처리된 파일을 추적하기 위한 매개변수가 포함된 COPY INTO SQL 명령
D. 스키마 추론 및 진화 기능이 활성화된 자동 로더

問題 #4
팀의 주니어 데이터 엔지니어가 다음 코드 블록을 구현했습니다.

뷰 `new_events`에는 `events Delta` 테이블과 동일한 스키마를 가진 레코드 배치가 포함되어 있습니다. `event_id` 필드는 이 테이블의 고유 키 역할을 합니다.
이 쿼리가 실행될 때, 기존 레코드와 동일한 event_id를 가진 새 레코드는 어떻게 처리됩니까?

A. 그들은 무시당합니다.
B. 병합되었습니다.
C. 삭제되었습니다.
D. 업데이트되었습니다.
E. 삽입됩니다.

問題 #5
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. 윈도우 함수를 사용하여 LDP 파이프라인의 update_timestamp와 같은 동일한 파티션 내에서 update_sequence_id를 정렬합니다.
B. AUTO CDC API에서 SEQUENCE BY STRUCT(event_timestamp, update_sequence_id)를 사용하세요.
C. LDP에서 순서가 잘못되었거나 중복된 레코드를 제거하려면 dropDuplicates()를 사용하십시오.
D. AUTO CDC API에서 track_history_column_list를 [event_timestamp, event_id]로 설정합니다.

問題與答案：