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Updated: Oct 09, 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 |
| Available Languages: | Korean, English, Portuguese (Brazil), Japanese |
| Related Certifications: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| Passing Score: | Not publicly disclosed |
| Real Exam Qty: | 59-60 |
| Exam Format: | Multiple choice |
| Exam Price: | USD 200 |
| Certificate Validity Period: | 2 years |
| Exam Duration: | 120 minutes |
| Recommended Training: | Advanced Data Engineering with Databricks Databricks Streaming and Lakeflow Spark Declarative Pipelines |
| Exam Registration: | Databricks Certification Exam Registration |
| Sample Questions: | Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Sample Questions |
| Exam Way: | Online proctored or in-person test center |
| Pre Condition: | No mandatory prerequisites; 1+ years hands-on data engineering experience and related training highly recommended |
| Official Syllabus URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads |
| Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards - Implement schema evolution and management |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Track data lineage and metrics - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance - Implement access control and permissions |
| Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
프로덕션 데이터에 대한 의도치 않은 커밋을 방지하기 위해, 선임 데이터 엔지니어는 모든 개발 작업에서 Delta Lake 테이블의 클론을 참조하도록 하는 정책을 수립했습니다. 심층 클론과 얕은 클론 방식을 모두 테스트한 후, 얕은 클론 방식을 사용하여 개발 테이블을 생성했습니다. 최초 테이블 생성 후 몇 주가 지나자, Type 1 Slowly Changing Dimension(SCD)으로 구현된 여러 테이블의 클론 버전이 작동을 멈췄습니다. 원본 테이블의 트랜잭션 로그를 확인해 보니 전날 vacuum 작업이 실행된 것으로 나타났습니다.
복제된 테이블이 더 이상 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?
- A. 유형 1 변경 사항은 기존 레코드를 덮어쓰기 때문에 Delta Lake는 복제된 테이블의 데이터 일관성을 보장할 수 없습니다.
- B. 클론 작업으로 생성된 메타데이터는 vacuum 명령에 의해 유효하지 않은 것으로 삭제된 데이터 파일을 참조하고 있습니다.
- C. SHALLOW CLONE으로 생성된 테이블은 기본 보존 기간인 7일이 지나면 자동으로 삭제됩니다.
- D. vacuum 명령을 실행하면 테이블의 얕은 복제본이 자동으로 무효화됩니다. 복제된 테이블을 반복적으로 쿼리할 경우에는 항상 깊은 복제본을 사용해야 합니다.
- E. vacuum으로 압축된 데이터 파일은 복제된 메타데이터에 의해 추적되지 않습니다. 복제된 테이블에서 refresh를 실행하면 최근 변경 사항이 반영됩니다.
Correct Answer: B 🗳️
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분산된 데이터 분석가 팀이 자동 확장이 구성된 대화형 클러스터에서 컴퓨팅 리소스를 공유합니다. 워크스페이스 관리자는 비용과 쿼리 처리량을 더 효율적으로 관리하기 위해 클러스터 확장이 동시 사용자 수 증가 때문인지 아니면 리소스 집약적인 쿼리 때문인지 평가하고자 합니다.
클러스터 크기 조정 이벤트의 타임라인은 어디에서 확인할 수 있나요?
- A. 운전자 로그 파일
- B. 실행기 로그 파일
- C. 클러스터 이벤트 로그
- D. 신경절
- E. 작업 공간 감사 로그
Correct Answer: C 🗳️
데이터 엔지니어가 프로덕션 수준의 데이터 파이프라인 구축을 위한 도구를 평가하고 있습니다. 이 팀은 클라우드 객체 스토리지에서 변경 데이터를 처리하고, 유효하지 않은 레코드를 필터링하거나 분리하여, 정제된 데이터를 하위 사용자에게 적시에 제공해야 합니다. 팀 규모는 작고 마감 기한이 촉박하며, 파이프라인의 감사 및 유지 관리 용이성을 유지하면서 운영 오버헤드를 최소화하고자 합니다.
데이터 엔지니어는 어떤 접근 방식을 구현해야 할까요?
- A. 구조적 스트리밍을 사용하는 자동 로더를 통해 데이터 수집을 구현하고, 체크포인트 및 병합 로직을 사용하여 유효하지 않은 데이터 처리 및 테이블 업데이트를 관리합니다.
- B. LDP를 사용하여 스트리밍 테이블과 구체화된 뷰를 포함하는 선언적 파이프라인을 구축하고, 데이터 기대치 및 증분 처리에 대한 내장 지원을 활용합니다.
- C. Spark 작업을 통해 Delta 테이블에 직접 데이터를 수집하고, UDF를 사용하여 데이터 품질 필터를 적용하고, LDP를 사용하여 구체화된 뷰를 생성합니다.
- D. 하이브리드 방식을 사용합니다. 자동 로더를 사용하여 브론즈 테이블에 데이터를 수집한 다음, Databricks 워크플로에서 SQL 쿼리를 사용하여 처리하고, 정해진 일정에 따라 정리된 실버 및 골드 테이블을 생성합니다.
Correct Answer: B 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀은 매일 밤 일괄 업데이트를 통해 집계 통계 테이블을 관리합니다. 이 테이블에는 전날 총 매출액과 함께 지난 7일간, 연간 누계, 분기 누계 등 다양한 기간의 총계 및 평균 매출액이 포함됩니다. 이 테이블의 이름은 store_saies_summary이며 스키마는 다음과 같습니다.
daily_store_sales 테이블에는 store_sales_summary를 업데이트하는 데 필요한 모든 정보가 포함되어 있습니다.
이 테이블의 스키마는 다음과 같습니다.
store_id INT, sales_date DATE, total_sales FLOAT
daily_store_sales 테이블이 Type 1 테이블로 구현되어 있고, total_sales 열이 수동 데이터 검토 후 조정될 수 있는 경우, store_sales_summary 테이블에 정확한 보고서를 생성하는 가장 안전한 방법은 무엇일까요?
- A. daily_store_sales 테이블에 대해 일괄 읽기 방식으로 적절한 집계 로직을 구현하고, upsert 로직을 사용하여 store_sales_summary 테이블의 결과를 업데이트합니다.
- B. daily_store_sales 테이블에 대해 일괄 읽기 방식으로 적절한 집계 로직을 구현하고, 각 업데이트 시 store_sales_summary 테이블을 덮어씁니다.
- C. daily_store_sales 테이블에 대해 구조화된 스트리밍 읽기 방식으로 적절한 집계 로직을 구현하고, upsert 로직을 사용하여 store_sales_summary 테이블의 결과를 업데이트합니다.
- D. 구조화된 스트리밍을 사용하여 daily_store_sales의 변경 데이터 피드를 구독하고 각 업데이트 시 store_sales_summary 테이블의 집계에 변경 사항을 적용합니다.
- E. daily_store_sales 테이블에 대해 일괄 읽기 방식으로 적절한 집계 로직을 구현하고, 매일 밤 새로운 행을 store_sales_summary 테이블에 추가합니다.
Correct Answer: B 🗳️
뷰는 다음 코드로 등록됩니다.
사용자와 주문 모두 Delta Lake 테이블입니다.
recent_orders 테이블을 조회했을 때의 결과를 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 모든 로직은 쿼리 실행 시점에 실행되며, 쿼리가 완료되는 시점에 소스 테이블의 유효한 버전을 조인한 결과를 반환합니다.
- B. 모든 로직은 뷰가 정의될 때 실행되어 테이블 조인 결과를 DBFS에 저장합니다. 저장된 데이터는 뷰를 쿼리할 때 반환됩니다.
- C. 뷰가 정의될 때 결과가 계산되어 캐시됩니다. 캐시된 결과는 소스 테이블에 새 레코드가 삽입될 때마다 점진적으로 업데이트됩니다.
- D. 모든 로직은 쿼리 실행 시점에 실행되며, 쿼리가 시작된 시점의 소스 테이블의 유효한 버전을 조인한 결과를 반환합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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