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Last Updated: Oct 09, 2026
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Delta Lake and Data Management | - Delta Lake transactions and ACID properties - Schema evolution and enforcement - Time travel and versioning |
| Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Workspace and cluster architecture |
| Data Modeling and Transformation | - Dimensional modeling concepts - Spark SQL transformations - Performance optimization techniques |
| Data Ingestion and Processing | - Structured Streaming fundamentals - Batch and streaming ingestion with Auto Loader - ETL pipeline design patterns |
| Production Pipelines and Orchestration | - Databricks Workflows - Job scheduling and monitoring - Error handling and recovery strategies |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
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.
분석 목적상, Lakehouse의 Delta Lake 대상 테이블에는 각 레코드의 가장 최근 값만 기록되면 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. 각 배치에서 pk_id를 기준으로 중복 레코드를 제거하고 대상 테이블을 덮어씁니다.
- B. MERGE INTO를 사용하여 각 pk_id에 대한 가장 최근 항목을 테이블에 삽입, 업데이트 또는 삭제한 다음 모든 변경 사항을 시스템 전체에 전파합니다.
- C. Delta Lake의 변경 데이터 피드를 사용하여 외부 시스템의 CDC 데이터를 자동으로 처리하고 모든 변경 사항을 Lakehouse의 모든 종속 테이블에 전파합니다.
- D. 테이블에 대한 일련의 변경 사항을 순서대로 반복하면서 각 변경 사항을 차례로 적용하여 테이블의 현재 상태(삽입, 업데이트, 삭제), 변경 타임스탬프 및 값을 생성합니다.
Correct Answer: C 🗳️
현재 플랫폼 소유자가 여러 카탈로그의 소유권을 보유하고 있으며 스토리지 자격 증명 및 외부 위치를 제어하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 연속성을 보장하기 위해 카탈로그 소유권을 플랫폼 팀 그룹으로 이전하고, 지속적인 권한 관리를 위임하며, 델타 공유를 통해 데이터를 수신하고 공유할 수 있는 기능을 유지해야 합니다. 메타스토어 전반에 걸쳐 이러한 작업을 수행하려면 어떤 역할이 필요합니까?
- A. 카탈로그 소유자. 카탈로그 소유자는 메타스토어 내의 모든 카탈로그에 있는 모든 객체를 전송할 수 있기 때문입니다.
- B. 메타스토어 관리자. 메타스토어 관리자는 공유 및 수신자를 포함한 모든 메타스토어 객체에 대한 소유권 이전 및 권한 관리를 할 수 있기 때문입니다.
- C. 워크스페이스 관리자. 워크스페이스 관리자는 모든 Unity 카탈로그 객체의 소유권을 이전할 수 있기 때문입니다.
- D. 계정 관리자. 계정 관리자는 메타스토어만 생성할 수 있고 카탈로그 소유권을 변경할 수는 없기 때문입니다.
Correct Answer: B 🗳️
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데이터 거버넌스 팀은 GDPR 준수를 위해 레코드 삭제에 사용되는 코드를 검토하고 있습니다. 그들은 Delta Lake의 users라는 테이블에서 레코드를 삭제하는 데 다음과 같은 로직이 사용된다는 것을 확인했습니다.
user_id가 고유 식별 키이고 delete_requests에 삭제를 요청한 모든 사용자가 포함되어 있다고 가정할 때, 위의 로직을 성공적으로 실행하면 삭제될 레코드에 더 이상 접근할 수 없다는 것이 보장되는지 여부를 설명하는 문장은 무엇이며, 그 이유는 무엇입니까?
- A. 예; Delta Lake의 ACID 보장은 삭제 명령이 완전히 성공적으로 완료되어 해당 레코드가 영구적으로 삭제되었음을 보장합니다.
- B. 예; 델타 캐시는 디스크에 기록된 최신 데이터 파일을 반영하여 즉시 업데이트됩니다.
- C. 아니요; 삭제된 레코드가 포함된 파일은 vacuum 명령을 사용하여 무효화된 데이터 파일을 제거하기 전까지는 타임 트래블을 통해 계속 접근할 수 있습니다.
- D. 아니요. Delta Lake의 삭제 명령은 병합 명령과 함께 사용할 때만 ACID 보장을 제공합니다.
- E. 아니요. 델타 캐시는 클러스터가 재시작될 때까지 테이블의 이전 버전에서 가져온 레코드를 반환할 수 있습니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 엔지니어는 데이터 레이크에서 대량의 원시 JSON 로그를 가져와 보고용 Delta 테이블로 처리하는 야간 배치 ETL 파이프라인을 구축해야 합니다. 데이터는 하루에 한 번 대량으로 유입되며, 파이프라인 처리에는 몇 시간이 소요됩니다. 비용 효율성도 중요하지만, 파이프라인 완료의 성능과 안정성이 최우선 과제입니다. 데이터 엔지니어는 어떤 유형의 Databricks 클러스터를 구성해야 할까요?
- A. 파이프라인 실행 중에 여러 워커에 걸쳐 자동 확장되도록 구성된 작업 클러스터입니다.
- B. 작업 시작 시 지연 시간을 최소화하기 위해 항상 실행 중인 다목적 클러스터가 있습니다.
- C. 비용 절감을 위해 워커 노드 수가 적은 경량 단일 노드 클러스터입니다.
- D. 대화형 SQL 워크로드를 위해 설계된 고동시성 클러스터입니다.
Correct Answer: A 🗳️
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프로덕션 환경에 구조화된 스트리밍 작업을 예약할 때, 쿼리 실패 시 자동으로 복구되고 비용을 낮게 유지하는 구성은 무엇입니까?
- A. 클러스터: 새로운 직업 클러스터;
재시도 횟수: 없음;
최대 동시 실행 수: 1 - B. 클러스터: 기존 다목적 클러스터;
재시도 횟수: 무제한;
최대 동시 실행 수: 1 - C. 클러스터: 기존 다목적 클러스터;
재시도 횟수: 없음;
최대 동시 실행 수: 1 - D. 클러스터: 기존 범용 클러스터;
재시도 횟수: 무제한;
최대 동시 실행 수: 1 - E. 클러스터: 새로운 직업 클러스터;
재시도 횟수: 무제한;
최대 동시 실행 횟수: 무제한
Correct Answer: B 🗳️
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