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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Check Updated on: Oct 14, 2026
No. of Questions: 250 Questions & Answers with Exam Engine
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- Updated on: Oct 14, 2026
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Delta Lake and Data Management | - Time travel and versioning - Delta Lake transactions and ACID properties - Schema evolution and enforcement |
| Topic 2: Production Pipelines and Orchestration | - Error handling and recovery strategies - Databricks Workflows - Job scheduling and monitoring |
| Topic 3: Data Ingestion and Processing | - Batch and streaming ingestion with Auto Loader - ETL pipeline design patterns - Structured Streaming fundamentals |
| Topic 4: Databricks Lakehouse Platform Architecture | - Medallion architecture (Bronze, Silver, Gold) - Workspace and cluster architecture - Data governance concepts (Unity Catalog basics) |
| Topic 5: Data Modeling and Transformation | - Spark SQL transformations - Dimensional modeling concepts - Performance optimization techniques |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
데이터 엔지니어링 팀의 한 구성원이 더 큰 데이터 파이프라인의 일부로 실행되도록 예약하려는 간단한 노트북 파일을 제출했습니다. 아래 제공된 명령어를 제시된 대로 실행하면 논리적으로 올바른 결과가 생성된다고 가정합니다.
노트북을 작업으로 예약하기 전에 어떤 명령어를 제거해야 할까요?
- A. 명령 5
- B. 명령 3
- C. 명령 6
- D. 명령 4
- E. 명령 2
Correct Answer: C 🗳️
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한 조직이 웹 및 모바일 애플리케이션에서 고객 데이터를 처리합니다. 데이터에는 이름, 이메일, 전화번호 및 위치 기록이 포함됩니다. 데이터는 배치 파일(SFTP를 통해 매일 전송)과 스트리밍 JSON 이벤트(Kafka를 통해 실시간으로 전송) 형태로 수신됩니다.
데이터 개인정보 보호 정책을 준수하려면 다음 요건을 충족해야 합니다.
- 이메일, 전화번호 등의 개인 식별 정보(PII)
번호와 IP 주소는 저장하기 전에 마스킹 또는 익명화해야 합니다.
- 배치 파이프라인과 스트리밍 파이프라인 모두 일관된 개인 식별 정보(PII)를 적용해야 합니다.
손질.
- 마스킹 로직은 감사 가능하고 재현 가능해야 합니다.
- 마스킹된 데이터는 후속 분석에 계속 사용할 수 있어야 합니다.
데이터 엔지니어는 배치 모드와 스트리밍 모드를 모두 지원하고, 개인 식별 정보(PII)에 데이터 마스킹을 적용하며, 감사 추적성을 유지하는 Databricks 기반의 규정 준수 데이터 파이프라인을 어떻게 설계해야 할까요?
- A. 계보 추적을 위해 Bronze 테이블에는 개인 식별 정보(PII)를 마스킹하지 않고 저장한 다음, 보고에 사용되는 Gold 테이블에서 마스킹 로직을 적용합니다.
- B. Lakeflow 선언적 파이프라인을 사용하여 배치 및 스트리밍 데이터를 모두 수집하고, 수집 중에 데이터가 수정되지 않도록 읽기 시점에 Unity 카탈로그 열 마스크를 통해 마스킹을 적용합니다.
- C. 노트북을 사용하여 배치 데이터를 로드하고 SQL Warehouses를 사용하여 스트리밍 데이터를 수집합니다. 저장 후 Silver 테이블에서 Unity Catalog 열 마스크를 사용하여 필드를 수정합니다.
- D. 배치 및 스트리밍 데이터 수집을 위해 Lakeflow 선언적 파이프라인을 사용하고, 개인 식별 정보(PII) 마스킹 기능을 정의하고, Delta Lake에 기록하기 전에 Bronze 데이터 수집 중에 해당 기능을 적용합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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저장 및 컴퓨팅 비용을 줄이기 위해 데이터 엔지니어링 팀은 비즈니스 인텔리전스 대시보드, 고객 대면 애플리케이션, 프로덕션 머신 러닝 모델 및 임시 분석 쿼리에서 활용되는 일련의 집계 테이블을 관리하는 임무를 맡았습니다.
데이터 엔지니어링 팀은 고객 대면 애플리케이션에서 새로운 요구 사항이 발생했음을 알게 되었습니다. 이 애플리케이션은 해당 팀이 전적으로 관리하는 유일한 하위 워크로드입니다. 따라서 조직 전체의 여러 팀에서 사용하는 집계 테이블의 필드 이름을 변경하고 새 필드를 추가해야 합니다.
관리해야 할 테이블 수를 늘리지 않으면서 조직 내 다른 팀에 미치는 영향을 최소화하는 해결책은 무엇입니까?
- A. 테이블 스키마 및 필드 이름이 지정된 날짜에 변경될 예정임을 모든 사용자에게 알리는 경고 메시지를 테이블에 추가합니다. 고객에게 제공되는 애플리케이션의 사양에 따라 테이블을 제자리에서 덮어씁니다.
- B. 필요한 스키마와 새 필드를 사용하여 새 테이블을 생성하고 Delta Lake의 딥 클론 기능을 사용하여 한 테이블에 커밋된 변경 사항을 해당 테이블에 동기화합니다.
- C. 테이블 스키마가 변경될 예정임을 모든 사용자에게 공지하고, 기존 쿼리와 일치하도록 새 테이블 스키마로 되돌리는 데 필요한 로직을 공지에 포함시키십시오.
- D. 필요한 모든 필드와 새 이름을 사용하여 새 테이블을 구성하고 이를 고객 대면 애플리케이션의 소스로 사용합니다. 새 테이블에서 선택한 필드에 별칭을 지정하여 원래 데이터 스키마와 테이블 이름을 유지하는 뷰를 생성합니다.
- E. 현재 테이블 정의를 집계 테이블에 기록하는 쿼리 로직으로 정의된 논리적 뷰로 교체하고, 고객 대면 애플리케이션에 필요한 새 테이블을 생성합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀이 Databricks Unity Catalog에서 액세스 제어를 구성하고 있습니다. 그들은 analyst_group에 sales 카탈로그에 대한 SELECT 권한을 부여하고, 이 그룹의 구성원들이 카탈로그 내의 모든 현재 및 향후 스키마, 테이블, 뷰에 대해 자동으로 SELECT 액세스 권한을 갖게 될 것으로 예상합니다. Unity Catalog에서 권한 상속 동작을 어떻게 설명하시겠습니까?
- A. 카탈로그 수준에서 SELECT 권한을 부여하는 것은 기존 스키마 및 테이블에는 적용되지만 향후 생성될 스키마 및 테이블에는 적용되지 않습니다.
- B. 카탈로그에 SELECT 권한을 부여하면 해당 카탈로그 내의 현재 및 향후 모든 스키마, 테이블 및 뷰에 SELECT 권한이 자동으로 적용됩니다.
- C. Unity 카탈로그의 권한은 계층적으로 적용되지 않습니다. 카탈로그 수준에서 권한이 부여되었더라도 각 스키마 및 테이블에 대해 SELECT 권한을 명시적으로 부여해야 합니다.
- D. 스키마 수준에서 부여된 권한은 카탈로그 수준의 권한보다 우선하며 명시적으로 취소하지 않는 한 접근을 차단합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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Databricks Asset Bundle 프로젝트의 resources/app.yml 파일에서 데이터 엔지니어는 Databricks Apps(databricks_app_deployed)와 Volume(volume_deployed)을 배포하고, Databricks Apps의 서비스 주체에게 해당 Volume에 대한 읽기 및 쓰기 권한을 부여하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 어떻게 배포를 수행해야 할까요?
- A.
- B.
- C.
- D.
Correct Answer: A 🗳️
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