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Warum wählen Sie Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam auf Fast2test

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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Gewährleistung von Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften10%- Sicherung ruhender und übertragener Daten
- Gewährleistung des Datenschutzes und der Einhaltung rechtlicher Vorgaben
- Umsetzung von Zugriffskontrollen und Berechtigungen
Thema 2: Überwachung und Warnmeldungen10%- Überwachung der Leistung und Betriebsfähigkeit von Pipelines
- Einrichtung von Warnmeldungen und Benachrichtigungen
- Nachverfolgung von Datenherkunft und Messwerten
Thema 3: Fehleranalyse und Bereitstellung10%- Bereitstellung mithilfe von Asset Bundles, CLI und APIs
- Anwendung von CI/CD- und DevOps-Verfahren
- Fehlerbehebung und Analyse von Pipelines
Thema 4: Datenfreigabe und föderierter Datenzugriff5%- Verwaltung des plattformübergreifenden Datenzugriffs
- Sichere Datenfreigabe mithilfe von Delta Sharing
- Umsetzung von Lakehouse Federation
Thema 5: Entwicklung von Code zur Datenverarbeitung mit Python und SQL22%- Verwendung von Databricks-spezifischen Bibliotheken und APIs
- Schreiben von effizientem und wartbarem Code
- Umsetzung komplexer Datenverarbeitungslogiken
Thema 6: Kosten- und Leistungsoptimierung13%- Anwendung bewährter Verfahren zur Kostensteuerung
- Optimierung von Rechen- und Speicherressourcen
- Verbesserung der Leistung von Abfragen und Pipelines
Thema 7: Datenaufnahme und -erfassung7%- Aufnahme von Daten aus unterschiedlichen Quellen
- Verwendung von Auto Loader und strukturiertem Streaming
- Verarbeitung von inkrementellen und stapelweisen Datenladungen
Thema 8: Datenverwaltung und Governance7%- Verwendung von Unity Catalog für die Datenverwaltung
- Verwaltung von Datenobjekten und Metadaten
- Umsetzung von Richtlinien und Standards im Datenbereich
Thema 9: Datenmodellierung6%- Optimierung des Tabellenaufbaus und der Partitionierung
- Umsetzung dimensionaler und relationaler Modelle
- Gestaltung der Medallion-Architektur
Thema 10: Datentransformation, Bereinigung und Qualitätssicherung10%- Anwenden von Regeln zur Datenbereinigung und -validierung
- Einhaltung von Standards zur Datenqualität
- Umsetzung von Schemaentwicklung und -verwaltung

Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-KR Prüfungsfragen mit Lösungen

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_type = 'expectation_result'인 이벤트를 필터링하고 details 필드에서 기대치 지표를 추출합니다.
  • B. Lakeflow 선언적 파이프라인 UI를 사용하여 특정 파이프라인으로 이동하고 데이터 세트를 선택한 다음 데이터 품질 탭에서 기대 지표를 수동으로 검색합니다.
  • C. event_type이 'data_quality'인 이벤트를 event_log_table에서 조회하고 passed_records 및 failed_records 필드를 직접 선택합니다.
  • D. event_log_table에 접근하여 event_type = 'flow_progress'인 이벤트를 필터링하고 details.flow_progress.data_quality.expectations 필드를 파싱하여 필요한 메트릭을 추출합니다.
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Antwort: A  🗳️

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다중 작업에서 태스크로 실행되도록 구성된 노트북을 검토하는 데 사용할 수 있는 REST API 호출은 무엇입니까?

  • A. /jobs/get
  • B. /jobs/runs/get
  • C. /jobs/runs/list
  • D. /jobs/runs/get-output
  • E. /jobs/list
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Antwort: A  🗳️

Erklärung: (Nur für Fast2test-Mitglieder sichtbar)

한 회사는 작업의 최신 상태를 추적하는 작업 관리 시스템을 보유하고 있습니다. 이 시스템은 작업 이벤트를 입력으로 받아 Lakeflow Declarative Pipelines를 사용하여 거의 실시간으로 처리합니다. 새로운 작업 이벤트는 작업이 생성되거나 작업 상태가 변경될 때 시스템에 입력됩니다. Lakeflow Declarative Pipelines는 BI 사용자가 쿼리할 수 있는 스트리밍 테이블(tasks_status)을 제공합니다.
이 표는 모든 작업의 ​​최신 상태를 나타내며 5개의 열로 구성되어 있습니다.
작업 ID (각 작업마다 고유함)
작업 이름
작업 소유자
작업 상태
작업 이벤트 시간
이 테이블은 삭제 벡터, 행 추적 및 변경 데이터 피드(CDF)라는 세 가지 속성을 지원합니다.
데이터 엔지니어에게 Lakeflow 선언적 파이프라인을 새로 생성하여 tasks_status 테이블에 작업 소유자의 부서를 나타내는 열을 추가하고, 이 열을 정적 차원 테이블(employee)에서 조회할 수 있도록 거의 실시간으로 데이터를 보강하라는 요청이 주어졌습니다.
이러한 심화 학습은 어떻게 구현되어야 할까요?

  • A. 새로운 Lakeflow 선언적 파이프라인을 생성합니다. read() 함수를 사용하여 tasks_status 테이블을 읽고, employee 테이블을 추가하여 결과를 구체화된 뷰에 저장합니다.
  • B. 새로운 Lakeflow 선언적 파이프라인을 생성합니다. readStream() 함수와 readChangeFeed 옵션을 사용하여 tasks_status 테이블의 CDF를 읽고, employee 테이블을 추가하여 데이터를 보강합니다. 결과 테이블로 사용할 새로운 스트리밍 테이블을 생성하고, apply_changes() 함수를 사용하여 보강된 CDF의 변경 사항을 처리합니다.
  • C. 새로운 Lakeflow 선언적 파이프라인을 생성합니다. readStream() 함수를 skipChangeCommits 옵션과 함께 사용하여 tasks_status 테이블을 읽고, employee 테이블을 추가하여 결과를 새로운 스트리밍 테이블에 저장합니다.
  • D. 새로운 Lakeflow 선언적 파이프라인을 생성합니다. readStream() 함수를 사용하여 tasks_status 테이블을 읽고, employee 테이블을 추가하여 결과를 새로운 스트리밍 테이블에 저장합니다.
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Antwort: B  🗳️

Erklärung: (Nur für Fast2test-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. 테이블 이름 변경 사항은 Delta 트랜잭션 로그에 기록됩니다.
  • B. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되고 모든 데이터 파일이 이동됩니다.
  • C. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되었지만 데이터는 변경되지 않았습니다.
  • D. 이름이 변경된 테이블에 대해 새로운 Delta 트랜잭션 로그가 생성됩니다.
  • E. 모든 관련 파일과 메타데이터는 단일 ACID 트랜잭션 내에서 삭제되고 다시 생성됩니다.
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Antwort: C  🗳️

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데이터 팀이 배치 및 스트리밍 데이터를 모두 처리하는 추가 전용 Delta Lake 파이프라인을 구현하고 있습니다. 소스 데이터의 스키마 변경 사항이 파이프라인을 중단시키지 않고 자동으로 반영되도록 하려고 합니다. Delta 테이블에 데이터를 기록할 때 어떤 구성을 사용해야 할까요?

  • A. mergeSchema = true
  • B. validateSchema = false
  • C. 스키마 덮어쓰기 = true
  • D. ignoreChanges = false
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Antwort: A  🗳️

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