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 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
두 명의 데이터 엔지니어가 서로 다른 브랜치에서 동일한 Databricks 노트북을 작업하고 있습니다. 두 엔지니어 모두 동일한 코드 섹션을 수정했습니다. 한 엔지니어가 Databricks Git 폴더 UI를 사용하여 다른 엔지니어의 브랜치를 자신의 브랜치로 병합하려고 하면 해당 노트북 파일에서 병합 충돌이 발생합니다. UI는 충돌을 강조 표시하고 해결 옵션을 제시합니다. 데이터 엔지니어는 Databricks Git 폴더를 사용하여 이 병합 충돌을 어떻게 해결해야 할까요?

A. Databricks 작업 공간 UI를 통해 충돌하는 노트북 파일을 삭제하고, 삭제를 커밋한 다음, 새 커밋에서 노트북을 처음부터 다시 생성하여 충돌을 완전히 해결합니다.
B. Git 폴더 UI를 사용하여 노트북 파일을 수동으로 편집하고, 두 버전에서 원하는 줄을 선택하여 충돌 표시를 제거한 다음 충돌을 해결됨으로 표시합니다.
C. 병합을 중단하고 모든 로컬 변경 사항을 폐기한 다음 충돌하는 코드를 검토하지 않고 병합 작업을 다시 시도합니다.
D. 클러스터의 웹 터미널에서 Git CLI를 사용하여 충돌이 발생한 병합을 강제로 푸시(git push -force)하여 원격 브랜치를 로컬 버전으로 덮어쓰고 변경 사항을 폐기합니다.

Frage #2
한 회사가 여러 데이터 소스에 걸쳐 Lakehouse Federation을 구현하려고 하지만, 데이터 일관성과 모든 팀이 동일한 공식 버전의 데이터에 액세스하는 것을 보장하는 데 우려를 가지고 있습니다. Lakehouse Federation이 데이터 일관성을 유지하기 위해 적용되는 설명은 무엇입니까?

A. 페더레이션은 소스 시스템의 현재 상태를 반영하는 읽기 전용 액세스를 제공합니다.
B. 페더레이션은 수동으로 새로 고쳐야 하는 로컬 복사본을 생성합니다.
C. 별도의 데이터 동기화 서비스를 배포해야 합니다.
D. 연합은 모든 소스에서 변경 데이터 캡처(CDC)를 구현합니다.

Frage #3
데이터 조직에서 Unity Catalog 기반 워크스페이스에서 선별된 데이터 세트를 안전하게 배포하기 위해 Delta Sharing을 도입했습니다. 데이터 엔지니어링 팀은 대규모 Delta 테이블을 Databricks-to-Databricks를 통해 내부적으로 공유하고, 집계 보고서 생성을 위해 Open Sharing을 통해 외부로 공유합니다. 테스트 과정에서 접근 제어, 데이터 업데이트 가시성, 공유 가능한 객체 유형과 관련된 문제에 직면했습니다. Databricks-to-Databricks 또는 Open Sharing과 함께 Delta Sharing 프로토콜 또는 구현을 사용할 때 발생하는 제한 사항은 무엇일까요?

A. Delta Sharing은 Unity Catalog가 활성화된 테이블을 지원하지 않습니다. 기존 Hive Metastore 테이블만 공유할 수 있습니다.
B. 오픈 공유를 사용하면 수신자는 볼륨, 모델 또는 노트북에 액세스할 수 없으며 정적 델타 테이블만 지원됩니다.
C. 델타 공유(Databricks 간 공유 및 오픈 공유 모두)를 사용하면 수신자가 특정 권한이 있는 경우 원본 데이터를 수정할 수 있습니다.
D. Databricks 간 공유를 사용하는 경우 Unity Catalog 수신자는 COPY INTO 또는 REST API를 사용하여 데이터를 수동으로 다시 수집해야 합니다.

Frage #4
다음 오류 추적 정보를 검토하십시오.

발생한 오류를 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 컬럼 객체를 곱할 수 없으므로 형식 오류가 발생했습니다.
B. 실행된 코드는 PvSoark였지만 Scala 노트북에서 실행되었습니다.
C. 테이블에 heartrateheartrateheartrate라는 이름의 열이 없습니다.
D. DataFrame 객체는 곱셈을 할 수 없으므로 유형 오류가 발생했습니다.
E. 심박수 열이 열로 올바르게 인식되지 않아 구문 오류가 발생했습니다.

Frage #5
다음 중 pyspark.sql.functions.broadcast의 올바른 사용법을 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 이는 열의 카디널리티가 충분히 낮아 사용 가능한 파티션에 고유 값을 올바르게 매핑할 수 있음을 나타내어 브로드캐스트 조인을 허용합니다.
B. 모든 실행기의 메모리에 저장할 수 있을 만큼 열의 크기가 작다고 표시하여 브로드캐스트 조인을 허용합니다.
C. 모든 실행기의 메모리에 저장할 수 있을 만큼 DataFrame의 크기가 작다고 표시하여 브로드캐스트 조인을 허용합니다.
D. 클러스터 수명 동안 모든 향후 쿼리에서 사용하기 위해 지정된 테이블의 복사본을 클러스터의 모든 노드에 캐시합니다.
E. Databricks 워크스페이스 내의 모든 활성 클러스터에 대해 연결된 스토리지 볼륨에 지정된 테이블의 복사본을 캐시합니다.

Fragen und Antworten: