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試験コード：Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional-KR
試験名称：Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)
認証ベンダー：Databricks
最近更新時間：2026-10-08
問題と解答：全250問
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean 試験概要:
| 認定ベンダー: | Databricks |
|---|---|
| 試験名: | Databricks Certified Data Engineer Professional 試験 |
| 試験番号: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| 試験形式: | 多肢選択式 |
| 対応言語: | English, Korean, Japanese, Portuguese (Brazil) |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 関連資格: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| 試験時間: | 120 分 |
| 受験料: | 200米ドル |
| 合格点: | 公表されていません |
| 出題数: | 59～60問 |
| 推奨トレーニング: | Databricksのストリーミング機能およびLakeflow Spark Declarative Pipelines Databricksによる上級データエンジニアリング |
| 受験申し込み: | Databricks認定資格試験の登録 |
| サンプル問題: | Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験または試験会場での受験 |
| 前提条件: | 必須の受験資格は設けられていませんが、1年以上の実務経験を持つデータエンジニアリングの実務経験および関連するトレーニングの受講が推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: PythonおよびSQLによるデータ処理用コードの開発 | 22% | - 複雑なデータ処理ロジックを実装する - Databricks固有のライブラリおよびAPIを使用する - 効率的で保守しやすいコードを作成する |
| トピック 2: 監視とアラート設定 | 10% | - アラートと通知機能を設定する - データの系統と指標を追跡する - パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視する |
| トピック 3: コストおよびパフォーマンスの最適化 | 13% | - クエリおよびパイプラインの処理性能を向上させる - コスト管理のベストプラクティスを適用する - コンピューティングリソースおよびストレージリソースを最適化する |
| トピック 4: データの安全性とコンプライアンスの確保 | 10% | - 保存時および転送時のデータを保護する - データのプライバシーと法令遵守を確保する - アクセス制御と権限管理を実装する |
| トピック 5: デバッグとデプロイ | 10% | - Asset Bundles、CLI、APIを用いてデプロイを実施する - CI/CDおよびDevOpsの手法を導入する - パイプラインのトラブルシューティングとデバッグを行う |
| トピック 6: データの変換、クレンジング、品質管理 | 10% | - データのクレンジングおよび検証ルールを適用する - スキーマの進化と管理を実装する - データ品質基準を遵守する |
| トピック 7: データの取り込みと取得 | 7% | - 多様なソースからデータを取り込む - Auto Loaderおよび構造化ストリーミングを使用する - 増分データおよびバッチデータの読み込みに対応する |
| トピック 8: データガバナンス | 7% | - Unity Catalogを利用してガバナンスを実施する - データに関する方針と基準を徹底する - データ資産およびメタデータを管理する |
| トピック 9: データモデリング | 6% | - テーブル設計とパーティショニングを最適化する - 次元モデルおよびリレーショナルモデルを実装する - Medallion Architectureに基づいた設計を行う |
| トピック 10: データの共有と連携 | 5% | - プラットフォームを越えたデータアクセスを管理する - Lakehouse Federationを実装する - Delta Sharingを使用して安全なデータ共有を行う |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean 試験問題：
다음 로직을 사용하여 activity_details라는 Delta 테이블에 CHECK 제약 조건이 성공적으로 추가되었습니다.
배치 작업이 테이블에 새 레코드를 삽입하려고 시도하고 있으며, 여기에는 위도가 다음과 같은 레코드가 포함됩니다.
좌표는 45.50이고 경도는 212.67입니다.
다음 중 이 일괄 삽입 작업의 결과를 가장 잘 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 쓰기 작업에는 대상 테이블의 모든 레코드가 포함됩니다. 위반 사항이 있는 경우 valid_coordinates라는 부울 열에 표시됩니다.
- B. 위반 레코드에 도달하면 쓰기 작업이 실패합니다. 이전에 처리된 레코드는 대상 테이블에 기록됩니다.
- C. 쓰기 작업은 테이블 제약 조건을 위반하는 레코드를 제외한 모든 레코드를 삽입합니다. 위반하는 레코드는 격리 테이블에 기록됩니다.
- D. 제약 조건 위반으로 인해 쓰기 작업이 완전히 실패하고 대상 테이블에 레코드가 삽입되지 않습니다.
- E. 쓰기 작업은 테이블 제약 조건을 위반하는 레코드를 제외한 모든 레코드를 삽입합니다. 위반하는 레코드는 경고 로그에 보고됩니다.
正解：D 🗳️
解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)
데이터 엔지니어가 정적 사용자 조회 테이블의 값과 스트리밍 DataFrame(streamingDF)의 값을 결합하기 위해 조인 작업을 수행하고 있습니다.
어떤 코드 블록이 유효하지 않은 스트림-정적 조인을 시도합니까?
- A. userLookup.join(streamingDF, ["user_id"], how="right")
- B. streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="outer")
- C. streamingDF.join(userLookup, ["user_id"], how="left")
- D. streamingDF.join(userLookup, ["userid"], how="inner")
- E. userLookup.join(streamingDF, ["userid"], how="inner")
正解：B 🗳️
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거의 실시간에 가까운 워크로드를 처리하기 위해 데이터 엔지니어가 Databricks Auto Loader의 스키마 감지 및 진화 기능을 활용하는 헬퍼 함수를 개발하고 있습니다. 이 함수는 소스의 스키마를 자동으로 감지하고, 소스 디렉터리에 JSON 파일이 도착하는 즉시 점진적으로 처리하며, 새 필드가 감지되면 테이블의 스키마를 자동으로 진화시킵니다.
함수는 아래와 같이 공백으로 표시됩니다.
다음 보기 중 주어진 요건을 충족하는 빈칸에 맞는 정답은 무엇입니까?
- A.
- B.
- C.
- D.
- E.
正解：D 🗳️
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데이터 엔지니어가 Databricks 노트북을 파이프라인에 직접 연결하여 Lakeflow 선언적 파이프라인(LDP)을 개발하고 있습니다. 노트북에 새로운 테이블 정의와 변환 로직을 추가한 후, 실제로 데이터를 처리하거나 파이프라인을 실행하지 않고 파이프라인 코드의 구문 오류를 확인하고 싶어합니다. 데이터 엔지니어는 어떻게 구문 검사를 수행해야 할까요?
- A. 코드 유효성 검사 기능을 사용하려면 노트북을 파이프라인에서 연결 해제한 다음 컴퓨팅 클러스터에 다시 연결하십시오.
- B. 노트북에서 "유효성 검사" 옵션을 사용하여 구문 오류를 확인하세요.
- C. 유효성 검사 및 진단 도구에 액세스하려면 노트북 대신 작업 공간 파일로 전환하십시오.
- D. 노트북에서 웹 터미널을 열고 셸 명령어를 실행하여 파이프라인 코드의 유효성을 검사합니다.
正解：B 🗳️
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Spark 작업이 예상보다 오래 걸리고 있습니다. 데이터 엔지니어는 Spark UI를 사용하여 특정 단계의 작업에 대한 최소, 중앙값 및 최대 소요 시간을 확인했는데, 최소 및 중앙값 소요 시간은 거의 같지만 최대 소요 시간은 최소 소요 시간의 약 100배에 달하는 것을 발견했습니다.
전체 작업 시간 증가를 유발하는 상황은 무엇입니까?
- A. 더 많은 데이터가 스파크 파티션의 하위 집합에 할당되어 발생하는 편향.
- B. 스레드 풀 할당이 잘못되어 발생하는 작업 큐잉 현상.
- C. 일부 클러스터 노드가 소스 데이터와 다른 지역에 위치하여 발생하는 네트워크 지연
- D. 부착된 저장 용량이 너무 작아서 발생하는 누출.
- E. 외부 시스템에서 데이터를 가져오는 동안 자격 증명 유효성 검사 오류가 발생했습니다.
正解：A 🗳️
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