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참조: https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional

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문제 #1
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. 신경절
B. 클러스터 이벤트 로그
C. 작업 공간 감사 로그
D. 운전자의 로그 파일
E. 실행기 로그 파일

문제 #2
3개의 실행기 노드로 구성된 특정 클러스터의 Ganglia 메트릭을 평가할 때, 어떤 지표가 VM 리소스의 적절한 활용을 나타낼까요?

A. 5분 평균 부하량이 일정하게 유지됩니다/평탄하게 유지됩니다
B. 총 디스크 공간은 일정하게 유지됩니다.
C. 수신 바이트는 초당 8천만 바이트를 초과하지 않습니다.
D. 네트워크 I/O는 절대 급증하지 않습니다.
E. CPU 사용률은 약 75%입니다.

문제 #3
데이터 엔지니어가 의료비 청구 데이터를 처리하기 위해 Lakeflow Declarative Pipelines 파이프라인을 구축하고 있습니다. 메타데이터 JSON 파일에는 다음을 포함한 여러 테이블에 대한 데이터 품질 규칙이 정의되어 있습니다.
{
" claims " : [
{ " name " : " valid_patient_id " , " constraint " : " patient_id IS NOT NULL " },
{ " name " : " non_negative_amount " , " constraint " : " claim_amount > = 0 " }
]
}
파이프라인은 규칙을 하드코딩하지 않고 이러한 규칙을 클레임 테이블에 동적으로 적용해야 합니다.
데이터 엔지니어는 어떻게 이를 달성해야 할까요?

A. JSON 파일 경로를 참조하는 SQL CONSTRAINT 블록을 사용하십시오.
B. 테이블 선언에서 각 기대치를 참조할 때 @dlt.expect 데코레이터를 사용하세요.
C. 외부 API를 호출하여 메타데이터 규칙에 따라 레코드의 유효성을 검사합니다.
D. JSON 메타데이터를 로드하고, 해당 항목을 순회하며, dlt.expect_all을 사용하여 기대치를 적용합니다.

문제 #4
데이터 팀이 배치 데이터와 스트리밍 데이터를 모두 처리하는 추가 전용 Delta Lake 파이프라인을 구현하고 있습니다. 이들은 소스 데이터의 스키마 변경 사항이 파이프라인을 중단시키지 않고 자동으로 반영되도록 하려고 합니다.
팀은 Delta 테이블에 데이터를 기록할 때 어떤 구성을 사용해야 할까요?

A. ignoreChanges = false
B. mergeSchema = true
C. validateSchema = false
D. 스키마 덮어쓰기 = true

문제 #5
데이터 엔지니어가 Lakeflow Declarative Pipelines의 Expectations 기능을 사용하여 수신되는 센서 데이터의 품질을 추적하고 있습니다. 센서에서 주기적으로 범위를 벗어난 잘못된 측정값이 전송되는데, 현재는 해당 행에 경고 플래그를 지정하고 정상 데이터와 함께 실버 테이블에 기록하고 있습니다. 그런데 새로운 요구 사항이 생겼습니다. 잘못된 행을 별도의 격리 테이블에 저장하고 더 이상 실버 테이블에 포함시키지 않아야 한다는 것입니다.
이것은 그들의 은색 테이블에 대한 기존 코드입니다:
@dlt.table
@dlt.expect( " valid_sensor_reading " , " reading < 120 " )
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )
What code will satisfy the requirements?

A. @dlt.table
@dlt.expect( " valid_sensor_reading " , " reading < 120 " )
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )
@dlt.table
@dlt.expect( " invalid_sensor_reading " , " reading > = 120 " )
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )
B. @dlt.table
@dlt.expect_or_drop( " valid_sensor_reading " , " reading < 120 " )
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )
@dlt.table
@dlt.expect_or_drop( " invalid_sensor_reading " , " reading > = 120 " ) def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )
C. @dlt.table
@dlt.expect_or_drop( " valid_sensor_reading " , " reading < 120 " )
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )
@dlt.table
@dlt.expect( " invalid_sensor_reading " , " reading > = 120 " )
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )
D. @dlt.table
@dlt.expect_or_drop( " valid_sensor_reading " , " reading < 120 " )
def silver_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )
@dlt.table
@dlt.expect( " invalid_sensor_reading " , " reading < 120 " )
def quarantine_sensor_readings():
return spark.readStream.table( " bronze_sensor_readings " )

질문과 대답: