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Last Updated: Oct 14, 2026
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Topic 2: Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources |
| Topic 3: Debugging and Deploying | 10% | - Troubleshoot and debug pipelines - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Topic 4: Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Apply data cleansing and validation rules - Enforce data quality standards |
| Topic 5: Data Sharing and Federation | 5% | - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation - Use Delta Sharing for secure data sharing |
| Topic 6: 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 7: Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources |
| Topic 8: Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Topic 9: Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
| Topic 10: Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
신입 데이터 엔지니어가 관계형 데이터베이스 시스템의 워크로드를 Databricks Lakehouse로 마이그레이션하고 있습니다. 소스 시스템은 스타 스키마를 사용하며, 외래 키 제약 조건과 다중 테이블 삽입을 활용하여 레코드 쓰기 시 유효성을 검사합니다.
이 워크로드를 마이그레이션하는 동안 엔지니어의 결정에 영향을 미치는 고려 사항은 무엇입니까?
- A. Databricks는 Spark SQL 및 JDBC를 지원하며, 모든 로직은 리팩토링 없이 소스 시스템에서 직접 마이그레이션할 수 있습니다.
- B. 외래 키는 기본 키 필드를 참조해야 하며, 여러 테이블에 데이터를 삽입할 때는 Delta Lake의 upsert 기능을 활용해야 합니다.
- C. 여러 테이블에 동시에 커밋하려면 여러 테이블 잠금을 설정해야 하므로 교착 상태가 발생할 수 있습니다.
- D. 모든 Delta Lake 트랜잭션은 단일 테이블에 대해 ACID를 준수하며, Databricks는 외래 키 제약 조건을 적용하지 않습니다.
- E. Databricks는 해시된 식별자에 대해서만 외래 키 제약 조건을 허용하여 고도로 병렬화된 쓰기 작업에서 충돌을 방지합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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한 회사가 Delta Lake 테이블에 계정 거래 내역을 저장합니다. 이 회사는 빈번한 계정 수준의 상관 관계 작업(예: UPDATE 문)을 수행해야 하지만, 파일 변경 빈도를 줄이고 쓰기 성능을 향상시키기 위해 변경 사항마다 전체 Parquet 파일을 다시 작성하는 것을 피하고자 합니다. 어떤 Delta Lake 기능을 활성화해야 할까요?
- A. 쓰기 시 자동 파일 압축을 활성화합니다.
- B. Delta 테이블을 account_id로 분할합니다.
- C. 델타 테이블에서 삭제 벡터를 활성화합니다.
- D. 델타 테이블에서 변경 데이터 피드를 활성화합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 아키텍트는 데이터 레이크의 내장 버전 관리 및 타임 트래블 기능에 대해 알게 되었습니다. 감사 목적으로 고객 테이블에 나타나는 모든 유효한 도로명 주소를 완벽하게 유지해야 하는 요구 사항이 있습니다.
건축가는 기존 레코드를 새 값으로 덮어쓰고 Delta Lake의 타임 트래블 기능을 활용하여 장기적인 데이터 감사를 지원하는 Type 1 테이블을 구현하는 데 관심이 있습니다. 프로젝트의 데이터 엔지니어는 Type 2 테이블이 더 나은 성능과 확장성을 제공할 것이라고 생각합니다. 이 결정에 있어 어떤 정보가 핵심적일까요?
- A. Delta Lake는 Type 0 테이블만 지원합니다. Delta Lake 테이블에 레코드가 삽입되면 수정할 수 없습니다.
- B. 유형 2 테이블은 단일 업데이트에서 여러 필드를 설정해야 하므로 쿼리가 부분적으로 완료된 상태에서 실패하면 데이터 손상이 발생할 수 있습니다.
- C. 유형 1 변경 사항은 데이터 파일을 제자리에서 수정하기 때문에 Delta Lake 시간 여행을 사용하여 이러한 테이블의 이전 버전을 조회할 수 없습니다.
- D. Delta Lake 타임 트래블은 장기적인 버전 관리 솔루션을 제공하기에는 비용이나 지연 시간 측면에서 확장성이 떨어집니다.
- E. 얕은 복제본은 유형 1 테이블과 결합하여 장기 버전 관리를 위한 기록 쿼리 속도를 높일 수 있습니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀의 주니어 멤버가 Databricks 노트북의 언어 상호 운용성을 탐색하고 있습니다. 아래 코드의 목표는 geo_lookup 테이블에 있는 아프리카 대륙 국가에서 발생한 모든 판매 내역을 표시하는 것입니다.
코드를 실행하기 전에 현재 데이터베이스에서 SHOW TABLES 명령을 실행하면 데이터베이스에 geo_lookup과 sales라는 두 개의 테이블만 있는 것으로 나타납니다.
대화형 노트북에서 이러한 명령 셀을 순서대로 실행했을 때의 결과를 올바르게 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 두 명령 모두 성공할 것입니다. show tables 명령을 실행하면 countries at과 sales at이 뷰로 등록된 것을 확인할 수 있습니다.
- B. 두 명령 모두 실패합니다. 새로운 변수, 테이블 또는 뷰가 생성되지 않습니다.
- C. 첫 번째 명령은 성공하고 두 번째 명령은 실패합니다. countries at은 문자열 목록을 포함하는 Python 변수가 됩니다.
- D. 1번 명령은 성공합니다. 2번 명령은 접근 가능한 모든 데이터베이스에서 countries af라는 이름의 테이블 또는 뷰를 검색합니다. 해당 엔티티가 존재하면 2번 명령도 성공합니다.
- E. 첫 번째 명령은 성공하고 두 번째 명령은 실패합니다. countries at은 PySpark DataFrame을 나타내는 Python 변수입니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 엔지니어가 프로덕션 환경에서 사용 중인 여러 Databricks 노트북에 정의된 Python 함수에 대해 일반적인 Python 테스트 프레임워크를 사용하여 단위 테스트를 실행하려고 합니다. 프로덕션 환경에서 데이터를 처리하는 함수에 대해 단위 테스트를 실행하려면 어떻게 해야 할까요?
- A. 프로덕션 환경과 매우 유사한 비프로덕션 데이터를 사용하여 단위 테스트를 실행합니다.
- B. 저장소의 파일을 사용하여 함수를 정의하고 단위 테스트를 수행합니다.
- C. 별도의 Databricks 노트북에서 단위 테스트 함수를 정의하고 가져옵니다.
- D. 동일한 노트북 내에서 단위 테스트와 함수를 정의합니다.
Correct Answer: A 🗳️
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