Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 시험 개요:
| 인증 벤더: | Databricks |
| 시험명: | Databricks 공인 데이터 엔지니어 프로페셔널 시험 |
| 시험 번호: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| 응시료: | $200 USD |
| 지원 언어: | English |
| 실제 시험 문항 수: | 45-60 |
| 합격 점수: | 70% |
| 시험 시간: | 120 minutes |
| 자격증 유효 기간: | 2년 |
| 시험 형식: | 객관식 단일 답변, 객관식 복수 답변, 시나리오 기반 문제, 온라인 감독 시험 |
| 관련 자격증: | Databricks 공인 데이터 엔지니어 어소시에이트 |
| 권장 교육: | Databricks 데이터 엔지니어 학습 경로 Delta Lake 기본 사항 |
| 시험 등록: | Databricks 자격증 포털 Databricks 아카데미 |
| 샘플 문제: | Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 샘플 문제 |
| 응시 방법: | Databricks 자격증 플랫폼을 통한 온라인 감독 시험 |
| 전제 조건: | 권장 사항: Databricks 공인 데이터 엔지니어 어소시에이트 자격증 또는 Spark 및 Delta Lake에 관한 동등 수준의 실무 경험 |
| 공식 요강 URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 시험 요강 주제:
| 섹션 | 목표 |
|---|---|
| 데이터 모델링 및 변환 | - 차원 모델링 개념 - 성능 최적화 기법 - Spark SQL 변환 처리 |
| Databricks 레이크하우스 플랫폼 아키텍처 | - 데이터 거버넌스 개념(Unity Catalog 기초) - 작업 공간 및 클러스터 아키텍처 - 메달리온 아키텍처(Bronze, Silver, Gold) |
| Delta Lake 및 데이터 관리 | - 시간 이동 및 버전 관리 - 스키마 진화 및 적용 규칙 - Delta Lake 트랜잭션 및 ACID 속성 |
| 데이터 수집 및 처리 | - Structured Streaming 기본 원리 - Auto Loader를 활용한 배치 및 스트리밍 수집 - ETL 파이프라인 설계 패턴 |
| 운영 환경 파이프라인 및 워크플로우 자동화 | - Databricks Workflows - 오류 처리 및 복구 전략 - 작업 스케줄링 및 모니터링 |
최신 Databricks Certification Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional 무료샘플문제
1. A data engineering team is implementing an append-only data pipeline using Delta Lake, and wants to ensure that data is never modified or deleted once written. Which Delta Lake feature should the data engineer enable to prevent modifications to existing data?
A) Delta APPEND_ONLY
B) Delta OPTIMIZE
C) Delta Time Travel
D) Delta VACUUM
2. Which distribution does Databricks support for installing custom Python code packages?
A) jars
B) CRAN
C) CRAM
D) nom
E) sbt
F) Wheels
3. A data engineering team is migrating off its legacy Hadoop platform. As part of the process, they are evaluating storage formats for performance comparison. The legacy platform uses ORC and RCFile formats. After converting a subset of data to Delta Lake, they noticed significantly better query performance. Upon investigation, they discovered that queries reading from Delta tables leveraged a Shuffle Hash Join, whereas queries on legacy formats used Sort Merge Joins. The queries reading Delta Lake data also scanned less data. Which reason could be attributed to the difference in query performance?
A) The queries against the Delta Lake tables were able to leverage the dynamic file pruning optimization.
B) The queries against the ORC tables leveraged the dynamic data skipping optimization but not the dynamic file pruning optimization.
C) Delta Lake enables data skipping and file pruning using a vectorized Parquet reader.
D) Shuffle Hash Joins are always more efficient than Sort Merge Joins.
4. The Databricks CLI is use to trigger a run of an existing job by passing the job_id parameter. The response that the job run request has been submitted successfully includes a filed run_id.
Which statement describes what the number alongside this field represents?
A) The number of times the job definition has been run in the workspace.
B) The total number of jobs that have been run in the workspace.
C) The job_id is returned in this field.
D) The globally unique ID of the newly triggered run.
E) The job_id and number of times the job has been are concatenated and returned.
5. In a Databricks Asset Bundle project, in the file resources/app.yml, the data engineer would like to deploy a Databricks Apps databricks_app_deployed and Volume volume_deployed and grant the Service Principal behind Databricks Apps permissions to READ and WRITE to the Volume.
How should the data engineer achieve the deployment?
A) 
B) 
C) 
D) 
질문과 대답:
| 질문 # 1 정답: A | 질문 # 2 정답: D | 질문 # 3 정답: C | 질문 # 4 정답: D | 질문 # 5 정답: A |
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