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

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문제 #1
플랫폼 엔지니어는 개발팀이 사용할 카탈로그와 스키마를 만들고 있습니다.
엔지니어는 초기 카탈로그(catalog_A)와 초기 스키마(schema_A)를 생성했습니다. 또한 개발팀에게 USE CATALOG, USE SCHEMA 및 CREATE TABLE 권한을 부여하여 엔지니어가 스키마에 새 테이블을 추가할 수 있도록 했습니다.
카탈로그와 스키마의 소유자임에도 불구하고, 엔지니어는 Schema_A의 기본 테이블에 접근할 수 없다는 사실을 발견했습니다.
엔지니어가 기본 테이블에 접근할 수 없는 이유는 무엇입니까?

A. 스키마 소유자는 스키마 내 테이블에 대한 권한을 자동으로 갖지 않지만, 언제든지 자신에게 권한을 부여할 수 있습니다.
B. USE CATALOG 권한이 부여된 사용자는 하위 테이블에 대한 소유자의 권한을 수정할 수 있습니다.
C. 테이블 생성자가 명시적으로 부여한 권한만이 플랫폼 엔지니어가 해당 스키마의 기본 테이블에 접근할 수 있는 유일한 방법입니다.
D. 테이블 소유자 권한이 자동으로 업데이트되지 않았으므로 플랫폼 엔지니어는 REFRESH 문을 실행해야 합니다.

문제 #2
뷰 업데이트는 고객 테이블에 삽입 또는 업데이트될 모든 새로 수집된 데이터의 증분 배치를 나타냅니다.
이러한 기록을 처리하는 데에는 다음과 같은 논리가 사용됩니다.

이 구현을 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 고객 테이블은 타입 2 테이블로 구현됩니다. 기존 값은 유지되지만 더 이상 사용되지 않는 것으로 표시되고 새 값이 삽입됩니다.
B. 고객 테이블은 타입 3 테이블로 구현되었으며, 이전 값은 현재 값과 함께 새로운 열로 유지됩니다.
C. 고객 테이블은 Type 0 테이블로 구현되어 있으며, 모든 쓰기 작업은 기존 값을 변경하지 않고 새로운 값을 추가하는 방식으로만 수행됩니다.
D. 고객 테이블은 Type 1 테이블로 구현되어 있으며, 이전 값은 새 값으로 덮어쓰여지고 이력은 유지되지 않습니다.
E. 고객 테이블은 Type 2 테이블로 구현되어 있으며, 기존 값은 덮어쓰여지고 신규 고객은 추가됩니다.

문제 #3
데이터 과학 팀은 MLflow를 사용하여 프로덕션 모델을 생성하고 로그에 기록했습니다. 이 모델은 열 이름 목록을 입력받아 DOUBLE 형식의 새 열을 반환합니다.
다음 코드는 프로덕션 모델을 올바르게 가져오고, customer_id 키 열을 포함하는 customers 테이블을 DataFrame으로 로드하고, 모델에 필요한 기능 열을 정의합니다.

어떤 코드 블록이 "customer_id LONG, predictions DOUBLE" 스키마를 가진 DataFrame을 출력합니까?

A. model.predict(df, columns)
B. df.apply(model, columns).select("customer_id, predictions")
C. df.map(lambda x:model(x[columns])).select("customer_id, predictions")
D. df.select("customer_id", pandas_udf(model, columns).alias("predictions"))
E. df.select("customer_id", model(*columns).alias("predictions"))

문제 #4
데이터 팀의 구조화된 스트리밍 작업은 하위 마케팅 대시보드를 업데이트하기 위해 품목 판매량에 대한 집계 데이터를 계산하도록 구성되어 있습니다. 마케팅 팀은 각 품목에 대해 해당 프로모션 코드가 사용된 횟수를 추적하기 위한 새로운 필드를 추가했습니다. 주니어 데이터 엔지니어는 기존 쿼리를 다음과 같이 업데이트할 것을 제안했습니다. 제안된 변경 사항은 굵게 표시되어 있습니다.
원래 검색어:

제안된 질의:

제안된 쿼리를 실제 운영 환경에 적용하려면 어떤 단계를 추가로 완료해야 합니까?

A. "/item_agg" 디렉터리의 데이터를 Hive 메타스토어에 등록합니다.
B. 새로운 체크포인트 위치를 지정하세요
C. REFRESH TABLE delta 실행, /item_agg'
D. 추가 집계를 고려하여 셔플 파티션을 늘립니다.
E. 스트리밍 쓰기에서 .option(mergeSchema', true')를 제거합니다.

문제 #5
테이블은 다음 코드로 등록됩니다.

users와 orders는 모두 Delta Lake 테이블입니다. recent_orders 테이블을 쿼리했을 때의 결과를 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 테이블이 정의될 때 결과가 계산되어 캐시됩니다. 캐시된 결과는 소스 테이블에 새 레코드가 삽입될 때마다 점진적으로 업데이트됩니다.
B. 각 소스 테이블의 버전은 테이블 트랜잭션 로그에 저장되며, 쿼리 결과는 각 쿼리와 함께 DBFS에 저장됩니다.
C. 모든 로직은 테이블이 정의될 때 실행되고 테이블 조인 결과는 DBFS에 저장됩니다. 저장된 데이터는 테이블을 쿼리할 때 반환됩니다.
D. 모든 로직은 쿼리 실행 시점에 실행되며, 쿼리가 시작된 시점의 소스 테이블의 유효한 버전을 조인한 결과를 반환합니다.
E. 모든 로직은 쿼리 실행 시점에 실행되며, 쿼리가 완료되는 시점에 소스 테이블의 유효한 버전을 조인한 결과를 반환합니다.

질문과 대답: