Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-KR

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

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

Frage #1
필요한 모듈을 찾을 때 검색할 디렉터리 목록을 담고 있는 파이썬 변수는 무엇입니까?

A. os.path
B. pypi.path
C. sys.path
D. pylib.source
E. importlib.resource 경로

Frage #2
비즈니스 인텔리전스 팀은 소매 관련 다양한 요약 지표를 추적하도록 구성된 대시보드를 보유하고 있습니다. 여기에는 전날 총 매출액과 다양한 기간별 총액 및 평균이 포함됩니다. 이 대시보드를 채우는 데 필요한 필드는 다음과 같은 스키마를 따릅니다.

수요 예측을 위해 레이크하우스는 모든 품목별 판매 내역이 포함된 검증된 테이블을 보유하고 있으며, 이 테이블은 거의 실시간으로 점진적으로 업데이트됩니다. products_per_order라는 이름의 이 테이블에는 다음과 같은 필드가 포함되어 있습니다.

장기 판매 추세 보고는 변동성이 적기 때문에 새로운 대시보드를 사용하는 분석가는 하루에 한 번만 데이터를 새로 고치면 됩니다. 또한, 일반적인 업무 시간 동안 많은 사용자가 대시보드를 대화형으로 조회하므로 결과가 빠르게 표시되고 각 데이터 생성에 필요한 총 컴퓨팅 리소스가 줄어듭니다.
어떤 솔루션이 최종 사용자의 기대를 충족시키면서 동시에 발생 가능한 비용을 통제하고 제한할 수 있을까요?

A. 매일 밤 배치 작업을 구성하여 필요한 값을 테이블로 저장하고, 업데이트될 때마다 덮어쓰기하여 대시보드를 채웁니다.
B. 대시보드가 ​​새로 고쳐질 때마다 products_per_order 테이블에 대해 증분 읽기를 실행하도록 웹훅을 구성합니다.
C. Databricks 노트북 내의 products_per_order 테이블에 대한 실시간 대시보드를 구성하려면 Structure Streaming을 사용하십시오.
D. products_per_order 테이블에 대한 뷰를 정의하고, 이 뷰에 대한 대시보드를 정의합니다.
E. Delta Cache를 사용하여 products_per_order 테이블을 메모리에 저장함으로써 각 쿼리 시 대시보드를 빠르게 표시할 수 있습니다.

Frage #3
한 회사가 Delta Lake 테이블에 계정 거래 내역을 저장합니다. 이 회사는 빈번한 계정 수준의 상관 관계 작업(예: UPDATE 문)을 수행해야 하지만, 파일 변경 빈도를 줄이고 쓰기 성능을 향상시키기 위해 변경 사항마다 전체 Parquet 파일을 다시 작성하는 것을 피하고자 합니다. 어떤 Delta Lake 기능을 활성화해야 할까요?

A. Delta 테이블을 account_id로 분할합니다.
B. 델타 테이블에서 삭제 벡터를 활성화합니다.
C. 델타 테이블에서 변경 데이터 피드를 활성화합니다.
D. 쓰기 시 자동 파일 압축을 활성화합니다.

Frage #4
프로덕션 환경에 배포된 구조화된 스트리밍 작업으로 인해 예상보다 높은 클라우드 스토리지 비용이 발생하고 있습니다. 현재 정상적인 실행 시 각 마이크로배치 데이터 처리 시간은 3초 미만입니다. 하지만 분당 최소 12회 이상 레코드가 없는 마이크로배치가 처리되고 있습니다. 스트리밍 쓰기는 기본 트리거 설정을 사용하여 구성되었습니다. 해당 프로덕션 작업은 현재 배치 실행 작업의 시작 시간을 단축하기 위해 인스턴스 풀이 프로비저닝된 워크스페이스에서 다른 여러 Databricks 작업과 함께 예약되어 있습니다.
다른 모든 변수를 일정하게 유지하고 레코드를 10분 이내에 처리해야 한다고 가정할 때, 어떤 조정이 요구 사항을 충족할까요?

A. 한 번만 트리거 옵션을 사용하고 Databricks 작업을 구성하여 10분마다 쿼리를 실행하도록 설정하십시오. 이 방법을 사용하면 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 최소화할 수 있습니다.
B. 트리거 간격을 500밀리초로 설정하십시오. 작지만 0이 아닌 트리거 간격을 설정하면 소스가 너무 자주 쿼리되지 않습니다.
C. 트리거 간격을 3초로 설정하십시오. 기본 트리거 간격은 배치당 너무 많은 레코드를 처리하여 디스크에 스필이 발생하고 용량 비용이 증가할 수 있습니다.
D. 체크포인트 디렉토리를 수정하지 않고는 트리거 간격을 수정할 수 없으므로 병렬 처리를 최대화하기 위해 셔플 파티션 수를 늘립니다.
E. 트리거 간격을 10분으로 설정하십시오. 각 배치 작업은 소스 스토리지 계정의 API를 호출하므로 트리거 빈도를 허용 가능한 최대 임계값으로 줄이면 이 비용을 최소화할 수 있습니다.

Frage #5
데이터 엔지니어가 브론즈 델타 테이블에서 트랜잭션 데이터를 읽어들이기 위해 구조화된 스트리밍(Structured Streaming)을 사용하고 있습니다. 그런데 데이터 품질에 문제가 있어 트랜잭션 값이 음수인 경우가 발견되었습니다. 이러한 경우 해당 행을 별도의 격리 테이블로 이동시켜야 합니다. 정상적인 데이터는 하위 시스템에서 사용되므로 지연 시간이 매우 짧아야 하지만, 품질이 떨어지는 데이터는 주기적으로만 분석되며 프로덕션 시스템에는 영향을 미치지 않습니다. 격리 작업은 정상적인 데이터에 의존하는 프로덕션 프로세스에 영향을 주지 않도록 구현해야 하며, 작업 비용 또한 최소화해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 격리 프로세스는 어떻게 구현해야 할까요?

A. 정상 데이터에 대한 기존 스트리밍 작업에 불량 데이터 격리 기능을 추가해야 합니다. 데이터프레임에 "격리"라는 새로운 부울 열을 추가하고, 거래 금액이 0보다 작으면 true, 0보다 크거나 같으면 false로 설정해야 합니다. 모든 데이터를 함께 처리하고 저장하면 비용을 절감할 수 있습니다.
B. 정상 데이터에 대한 스트리밍 작업은 쓰기 전에 거래 금액이 0보다 작은 레코드를 필터링하도록 수정해야 합니다. 격리 데이터에 대한 스트리밍 작업은 쓰기 전에 거래 금액이 0 이상인 레코드를 필터링하도록 수정해야 합니다. 두 작업 모두 비용을 최소화하기 위해 동일한 클러스터에서 별도의 스트림으로 실행해야 합니다.
C. 정상 데이터에 대한 기존 스트리밍 작업을 업데이트하여 불량 데이터 격리 기능을 추가해야 합니다. foreachBatch 함수 내부에서, 트랜잭션 값이 0 이상인 레코드는 정상 데이터 테이블에, 0 미만인 레코드는 격리 테이블에 기록되도록 데이터프레임을 필터링해야 합니다. foreachBatch 함수 내의 쓰기 작업에 try/catch 블록을 추가하여 스트림 오류가 발생하지 않도록 할 수 있습니다.
D. 정상 데이터에 대한 스트리밍 작업은 쓰기 전에 거래 금액이 0보다 작은 레코드를 필터링하도록 수정해야 하며, 다른 프로세스와 컴퓨팅 리소스를 공유해서는 안 됩니다. 격리 데이터에 대한 스트리밍 작업은 쓰기 전에 거래 금액이 0 이상인 레코드를 필터링해야 하며, 비용을 최소화하기 위해 별도의 소규모 클러스터에서 구현하고 하루에 한 번만 실행해야 합니다.

Fragen und Antworten: