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Updated: Oct 17, 2026
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Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Exam Syllabus Topics:
| Topic | Details |
|---|---|
| Topic 1 |
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| Topic 2 |
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| Topic 3 |
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Reference: https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional
Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version) Sample Questions:
엔드투엔드 테스트의 주요 이점은 무엇입니까?
- A. 테스트 스위트 자동화를 더 쉽게 만들어 줍니다.
- B. 모든 코드 경로 및 분기에 대한 테스트 범위를 제공합니다.
- C. 실제 애플리케이션 사용 환경을 매우 유사하게 시뮬레이션합니다.
- D. 애플리케이션 구성 요소의 오류를 정확히 찾아냅니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 엔지니어는 Databricks의 Delta 테이블이 삭제된 파일을 지속적으로 보존하도록 하는 임무를 맡았습니다.
조직의 데이터 보존 정책을 준수하기 위해 기본값인 7일 대신 15일 동안 삭제된 파일을 보존하려고 합니다. 다음 코드 조각 중 삭제된 파일의 보존 기간을 올바르게 설정하는 것은 무엇입니까?
- A. spark.sql( " " "
ALTER TABLE my_table
SET TBLPROPERTIES ( ' delta.deletedFileRetentionDuration ' = ' interval 15 days ' )
" " " ) - B. spark.conf.set( " spark.databricks.delta.deletedFileRetentionDuration " , " 15 days " )
- C. spark.sql( " VACUUM my_table RETAIN 15 HOURS " )
- D. from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, " /mnt/data/my_table " )
deltaTable.deletedFileRetentionDuration = " interval 15 days "
Correct Answer: A 🗳️
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한 조직이 웹 및 모바일 애플리케이션에서 고객 데이터를 처리합니다. 데이터에는 이름, 이메일, 전화번호 및 위치 기록이 포함됩니다. 데이터는 배치 파일(SFTP를 통해 매일 전송)과 스트리밍 JSON 이벤트(Kafka를 통해 실시간으로 전송) 형태로 수신됩니다.
데이터 개인정보 보호 정책을 준수하려면 다음 요건을 충족해야 합니다.
* 이메일, 전화번호, IP 주소와 같은 개인 식별 정보(PII)는 저장하기 전에 마스킹 또는 익명화해야 합니다.
* 배치 파이프라인과 스트리밍 파이프라인 모두 개인정보 처리 방식에 일관성을 적용해야 합니다.
* 마스킹 로직은 감사 가능하고 재현 가능해야 합니다.
* 마스킹된 데이터는 후속 분석에 계속 사용할 수 있어야 합니다.
데이터 엔지니어는 배치 모드와 스트리밍 모드를 모두 지원하고, 개인 식별 정보(PII)에 데이터 마스킹을 적용하며, 감사 추적성을 유지하는 Databricks 기반의 규정 준수 데이터 파이프라인을 어떻게 설계해야 할까요?
- A. 노트북을 사용하여 배치 데이터를 로드하고 SQL Warehouses를 사용하여 스트리밍 데이터를 수집합니다. 저장 후 Silver 테이블에서 Unity Catalog 열 마스크를 사용하여 필드를 수정합니다.
- B. 계보 추적을 위해 Bronze 테이블에는 개인 식별 정보(PII)를 마스킹하지 않고 저장한 다음, 보고에 사용되는 Gold 테이블에서 마스킹 로직을 적용합니다.
- C. Lakeflow 선언적 파이프라인을 사용하여 배치 및 스트리밍 데이터를 모두 수집하고, 수집 중에 데이터가 수정되지 않도록 읽기 시점에 Unity 카탈로그 열 마스크를 통해 마스킹을 적용합니다.
- D. 배치 및 스트리밍 데이터 수집을 위해 Lakeflow 선언적 파이프라인을 사용하고, 개인 식별 정보(PII) 마스킹 기능을 정의합니다.
그리고 델타 호수에 편지를 쓰기 전에 청동을 섭취하는 동안 그것을 적용하십시오.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어인 사용자 A는 REST API를 사용하여 여러 작업을 프로그래밍 방식으로 생성함으로써 새로운 파이프라인을 프로덕션 환경으로 배포했습니다. DevOps 엔지니어인 사용자 B는 외부 오케스트레이션 도구를 구성하여 REST API를 통해 작업 실행을 트리거하도록 설정했습니다. 두 사용자 모두 개인 액세스 토큰을 사용하여 REST API 호출을 승인했습니다.
다음 중 해당 이벤트와 관련된 작업 공간 감사 로그의 내용을 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 작업 생성 및 실행 트리거에 REST API가 사용되었으므로 사용자 ID는 감사 로그에 기록되지 않습니다.
- B. 사용자 A가 작업을 생성했으므로, 해당 사용자의 신원이 작업 생성 이벤트와 작업 실행 이벤트 모두와 연결됩니다.
- C. 사용자 B가 마지막으로 작업을 구성했으므로, 작업 생성 이벤트와 작업 실행 이벤트 모두에 사용자 B의 ID가 연결됩니다.
- D. 이러한 이벤트는 별도로 관리되므로 사용자 A는 작업 생성 이벤트와 관련된 ID를 갖게 되고, 사용자 B는 작업 실행 이벤트와 관련된 ID를 갖게 됩니다.
- E. 작업 생성 및 실행 트리거에 REST API가 사용되었으므로 이러한 이벤트를 식별하기 위해 서비스 주체가 자동으로 사용됩니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어는 고객 거래 데이터를 처리하는 프로덕션 Lakeflow 선언적 파이프라인을 관리합니다. 이 파이프라인에는 transaction_amount > 0 및 customer_id IS NOT NULL과 같은 여러 데이터 품질 요구 사항이 포함되어 있습니다. 이러한 요구 사항은 SQL의 EXPECT 절을 사용하여 정의됩니다.
엔지니어는 최신 파이프라인 업데이트 중에 각 기대치를 충족하거나 충족하지 못한 레코드 수를 분석하여 파이프라인의 데이터 품질을 모니터링하는 것을 목표로 합니다. Lakeflow 선언적 파이프라인의 이벤트 로그는 event_log_table이라는 Delta 테이블에 저장됩니다.
최근 파이프라인 업데이트에 대해 각 기대치의 이름, 관련 데이터 세트, 기대치를 통과한 레코드 수, 기대치를 통과하지 못한 레코드 수와 같은 정보를 추출하는 데 적합한 프로그래밍 방식을 결정하십시오.
Lakeflow 선언적 파이프라인 이벤트 로그에서 원하는 데이터 품질 지표를 가져오는 메서드는 무엇입니까?
- A. event_log_table에 접근하여 event_type이 'flow_progress'인 이벤트를 필터링하고 세부 정보를 분석합니다.
필요한 메트릭을 추출하기 위한 flow_progress.data_quality.expectations 필드입니다. - B. Lakeflow 선언적 파이프라인 UI를 사용하여 특정 파이프라인으로 이동하고 데이터 세트를 선택한 다음 데이터 품질 탭에서 기대 지표를 수동으로 검색합니다.
- C. event_log_table에 접근하여 event_type = 'expectation_result'인 이벤트를 필터링하고 details 필드에서 기대치 지표를 추출합니다.
- D. event_type이 'data_quality'인 이벤트를 event_log_table에서 조회하고 passed_records 및 failed_records 필드를 직접 선택합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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