Databricks : Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Questions & Answers
Last Updated: Oct 08, 2026
No. of Questions: 250 Questions & Answers with Testing Engine
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Overview:
| Certification Vendor: | Databricks |
|---|---|
| Exam Name: | Databricks Certified Data Engineer Professional Exam |
| Exam Number: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| Exam Format: | Multiple choice, Scenario-based questions, Multiple select, Proctored online exam |
| Exam Price: | $200 USD |
| Passing Score: | 70% |
| Available Languages: | English |
| Certificate Validity Period: | 2 years |
| Exam Duration: | 120 minutes |
| Related Certifications: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| Real Exam Qty: | 45-60 |
| Recommended Training: | Databricks Data Engineer Learning Path Delta Lake Fundamentals |
| Exam Registration: | Databricks Academy Databricks Certification Portal |
| Sample Questions: | DOWNLOAD DEMO |
| Exam Way: | Online proctored exam via Databricks certification platform |
| Pre Condition: | Recommended: Databricks Certified Data Engineer Associate or equivalent hands-on experience with Spark and Delta Lake |
| Official Syllabus URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Data Modeling and Transformation | - Spark SQL transformations - Performance optimization techniques - Dimensional modeling concepts |
| Production Pipelines and Orchestration | - Job scheduling and monitoring - Error handling and recovery strategies - Databricks Workflows |
| Data Ingestion and Processing | - Structured Streaming fundamentals - ETL pipeline design patterns - Batch and streaming ingestion with Auto Loader |
| Delta Lake and Data Management | - Time travel and versioning - Schema evolution and enforcement - Delta Lake transactions and ACID properties |
| Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Data governance concepts (Unity Catalog basics) - Workspace and cluster architecture - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Details Every Buyer Should Read
- Production Pipelines and Orchestration ()
- Data Ingestion and Processing ()
- Databricks Lakehouse Platform Architecture ()
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 설계자는 레이크하우스의 모든 테이블을 외부 Delta Lake 테이블로 구성해야 한다고 지시했습니다.
어떤 접근 방식이 이 요구 사항을 충족시킬 수 있을까요?
- A. 테이블을 생성할 때, CREATE TABLE 문에 external 키워드를 반드시 사용해야 합니다.
- B. 데이터베이스를 생성할 때마다 location 키워드를 반드시 사용해야 합니다.
- C. 테이블을 생성할 때마다 location 키워드를 반드시 사용하십시오.
- D. 워크스페이스를 구성할 때 외부 클라우드 객체 스토리지가 마운트되었는지 확인하십시오.
- E. 모든 테이블 저장소를 위해 외부 데이터 웨어하우스를 구성할 때 모든 ELT에 Databricks를 활용하십시오.
Correct Answer: C 🗳️
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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.
감사 목적으로 데이터 거버넌스 팀은 소스 시스템에서 유효했던 모든 값에 대한 전체 기록을 유지하고자 합니다. 분석 목적으로는 각 레코드의 가장 최근 값만 기록하면 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. merge into를 사용하여 각 pk_id에 대한 가장 최근 항목을 bronze 테이블에 삽입, 업데이트 또는 삭제한 다음 모든 변경 사항을 시스템 전체에 전파합니다.
- B. Delta Lake의 변경 데이터 피드를 사용하여 외부 시스템의 CDC 데이터를 자동으로 처리하고 모든 변경 사항을 Lakehouse의 모든 종속 테이블에 전파합니다.
- C. 테이블에 대한 일련의 변경 사항을 순서대로 반복하여 각 변경 사항을 순차적으로 적용합니다. Delta Lake의 버전 관리 기능을 활용하여 감사 로그를 생성합니다.
- D. 모든 로그 정보를 브론즈 테이블에 수집하고, merge into를 사용하여 각 pk_id에 대한 가장 최근 항목을 실버 테이블에 삽입, 업데이트 또는 삭제하여 현재 테이블 상태를 복원합니다.
- E. 각 pk_id에 대해 별도의 히스토리 테이블을 생성하고, 모든 히스토리 테이블을 합치고 가장 최근 상태를 필터링하여 테이블의 현재 상태를 확인합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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현재 활성화된 클러스터의 모든 노드에 노트북 수준의 범위로 Python 패키지를 설치하는 방법은 무엇입니까?
- A. 노트북 셀에서 &Pip install을 사용하세요
- B. 노트북 설정 스크립트에서 source env/bin/activate를 실행합니다.
- C. 클러스터 UI를 사용하여 PyPi에서 라이브러리 설치
- D. 노트북 셀에서 &sh install을 사용하세요
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 엔지니어는 협업 작업 공간에서 Databricks 작업에 대한 ACL을 구성할 때 최소 권한 원칙을 적용하고자 합니다. 어떤 접근 방식을 사용해야 할까요?
- A. 각 작업에 대해 사용자의 역할에 필요한 최소한의 권한 수준(예: 실행 가능 또는 보기 가능)만 사용자에게 할당하십시오.
- B. 모든 사용자에게 실행 권한을 부여하고, 특정 관리자 그룹에게 관리 권한을 부여합니다.
- C. 접근 문제를 방지하기 위해 모든 사용자에게 모든 작업에 대한 CAN MANAGE 권한을 부여하십시오.
- D. 폴더 수준의 권한만 사용하고 개별 작업에 대한 권한 설정은 피하십시오.
Correct Answer: A 🗳️
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스트림 정적 조인과 정적 델타 테이블에 관한 다음 설명 중 올바른 것은 무엇입니까?
- A. 체크포인트 디렉터리는 정적 델타 테이블의 업데이트를 추적하는 데 사용됩니다.
- B. 스트림 정적 조인은 일관성 문제로 인해 정적 델타 테이블을 사용할 수 없습니다.
- C. 스트림-정적 조인의 각 마이크로배치는 해당 마이크로배치 시점의 정적 델타 테이블의 최신 버전을 사용합니다.
- D. 스트림-정적 조인의 각 마이크로배치는 작업 초기화 시점의 최신 버전의 정적 델타 테이블을 사용합니다.
- E. 체크포인트 디렉터리는 조인에 존재하는 고유 키의 상태 정보를 추적하는 데 사용됩니다.
Correct Answer: C 🗳️
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