Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)
Certification Provider: Databricks
Corresponding Certification: Databricks Certification
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Updated: Oct 08, 2026
No. of Questions: 250 Questions & Answers with Testing Engine
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- Updated on: Oct 08, 2026
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards |
| Topic 2: Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Implement Lakehouse Federation - Manage cross-platform data access |
| Topic 3: Debugging and Deploying | 10% | - Implement CI/CD and DevOps practices - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs |
| Topic 4: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions - Ensure data privacy and compliance |
| Topic 5: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Optimize compute and storage resources - Improve query and pipeline performance |
| Topic 6: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Topic 7: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads |
| Topic 8: Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Write efficient and maintainable code - Use Databricks-specific libraries and APIs - Implement complex data processing logic |
| Topic 9: Monitoring and Alerting | 10% | - Monitor pipeline performance and health - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics |
| Topic 10: Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어가 세 개의 노트북을 오케스트레이션하는 멀티태스킹 Databricks 작업을 배포합니다. 그중 한 작업이 간헐적으로 종료 코드 1로 실패하지만 재시도하면 성공합니다. 엔지니어는 실패한 시도에 대한 자세한 로그(표준 출력/표준 오류 및 클러스터 수명 주기 컨텍스트 포함)를 수집하여 플랫폼 팀과 공유해야 합니다. 데이터 엔지니어는 내장 도구를 사용하여 어떤 단계를 따라야 할까요?
- A. 노트북 실행 결과를 HTML로 내보냅니다. 이 번들에는 모든 작업에 대한 전체 표준 출력, 표준 오류 및 클러스터 이벤트 기록이 포함됩니다.
- B. 작업 실행 세부 정보 페이지에서 작업 로그를 내보내거나 로그 전달을 구성한 다음, 컴퓨팅 세부 정보 페이지에서 컴퓨팅 드라이버 로그 및 이벤트 로그를 검색하여 stdout/stderr을 클러스터 이벤트와 연관시킵니다.
- C. Spark UI에서 워커 로그를 직접 다운로드하고 드라이버 로그는 무시합니다. 워커 로그에는 모든 작업 및 클러스터 이벤트에 대한 stdout/stderr이 포함되어 있습니다.
- D. 노트북 대화형 디버거를 사용하여 전체 멀티태스킹 작업을 다시 실행하고 실패한 작업에 대한 단계별 추적을 캡처합니다.
Correct Answer: B 🗳️
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Databricks는 사용자 지정 Python 코드 패키지 설치를 위해 어떤 배포판을 지원합니까?
- A. sbt
- B. 병
- C. 크랜
- D. 크램
- E. 이름
- F. 바퀴
Correct Answer: E 🗳️
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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. 작업 공간 감사 로그
- B. 운전자 로그 파일
- C. 실행기 로그 파일
- D. 클러스터 이벤트 로그
- E. 신경절
Correct Answer: D 🗳️
비즈니스 인텔리전스 팀은 소매 관련 다양한 요약 지표를 추적하도록 구성된 대시보드를 보유하고 있습니다. 여기에는 전날 총 매출액과 다양한 기간별 총액 및 평균이 포함됩니다. 이 대시보드를 채우는 데 필요한 필드는 다음과 같은 스키마를 따릅니다.
수요 예측을 위해 레이크하우스는 모든 품목별 판매 내역이 포함된 검증된 테이블을 보유하고 있으며, 이 테이블은 거의 실시간으로 점진적으로 업데이트됩니다. products_per_order라는 이름의 이 테이블에는 다음과 같은 필드가 포함되어 있습니다.
장기 판매 추세 보고는 변동성이 적기 때문에 새로운 대시보드를 사용하는 분석가는 하루에 한 번만 데이터를 새로 고치면 됩니다. 또한, 일반적인 업무 시간 동안 많은 사용자가 대시보드를 대화형으로 조회하므로 결과가 빠르게 표시되고 각 데이터 생성에 필요한 총 컴퓨팅 리소스가 줄어듭니다.
어떤 솔루션이 최종 사용자의 기대를 충족시키면서 동시에 발생 가능한 비용을 통제하고 제한할 수 있을까요?
- A. 대시보드가 새로 고쳐질 때마다 products_per_order 테이블에 대해 증분 읽기를 실행하도록 웹훅을 구성합니다.
- B. products_per_order 테이블에 대한 뷰를 정의하고, 이 뷰에 대한 대시보드를 정의합니다.
- C. Delta Cache를 사용하여 products_per_order 테이블을 메모리에 저장함으로써 각 쿼리 시 대시보드를 빠르게 표시할 수 있습니다.
- D. 매일 밤 배치 작업을 구성하여 필요한 값을 테이블로 저장하고, 업데이트될 때마다 덮어쓰기하여 대시보드를 채웁니다.
- E. Databricks 노트북 내의 products_per_order 테이블에 대한 실시간 대시보드를 구성하려면 Structure Streaming을 사용하십시오.
Correct Answer: D 🗳️
데이터 엔지니어가 `display(df.collect())`를 통해 결과를 출력하기 전에 여러 변환 작업을 수행하는 대화형 노트북에서 작업하고 있습니다. 이 노트북에는 광범위한 변환과 크로스 조인이 포함되어 있습니다.
데이터 엔지니어가 "Spark 드라이버가 예기치 않게 중지되어 다시 시작됩니다. 노트북이 자동으로 다시 연결됩니다."라는 오류 메시지를 받았습니다. 데이터 엔지니어는 어떤 조치를 취해야 할까요?
- A. 드라이버 오류를 방지하기 위해 노트북을 단일 노드 클러스터에서 실행하십시오.
- B. 드라이버 노드에 메모리 부담을 주지 않도록 코드를 다시 작성하십시오.
- C. 컴퓨팅 메트릭 UI를 확인하여 실행기의 메모리 사용률이 90%를 초과하는지 확인하십시오.
- D. Spark UI에서 각 단계에 할당된 작업 수를 확인하세요. 실행기 수가 줄어들고 있습니다.
Correct Answer: B 🗳️
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