Free Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Practice Test & Real Exam Questions

Exam Code/Number: Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean
Exam Name/Title: Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version)
Certification Provider: Databricks
Corresponding Certification: Databricks Certification

Exam Questions: 217
Updated On: Jul 01, 2026

Question #91

데이터 엔지니어링 팀은 컴퓨팅 리소스를 가장 많이 사용하는 사용자를 파악하고 리소스 활용 및 비용 관리를 개선하기 위해 Databricks 워크스페이스 내 사용량을 모니터링해야 했습니다. 이를 위해 팀은 Unity Catalog의 시스템 카탈로그에서 제공되는 Databricks 시스템 테이블을 사용하여 워크스페이스 활동에 대한 자세한 정보를 얻기로 결정했습니다.
이 목표를 달성하기 위해 팀은 시스템 카탈로그에서 어떤 SQL 쿼리를 실행해야 할까요?

A. sku_name을 선택합니다,
identity_metadata.created_by AS user_email,
COUNT(usage_quantity) AS total_dbus
시스템.청구.사용에서
사용자 이메일과 제품 번호(sku)를 기준으로 그룹화합니다.
총 DBS 값을 기준으로 내림차순 정렬
제한 수량 10개

B. sku_name을 선택합니다,
identity_metadata.created_by AS user_email,
SUM(usage_quantity * usage_unit) AS total_dbus
시스템.청구.사용에서
사용자 이메일과 제품 번호(sku)를 기준으로 그룹화합니다.
총 DBS 값을 기준으로 내림차순 정렬
제한 수량 10개

C. sku_name을 선택합니다,
usage_metadata.run_name AS user_email,
사용량 합계를 총 DBUS로 계산
시스템.청구.사용에서
사용자 이메일과 제품 번호(sku)를 기준으로 그룹화합니다.
총 DBS 값을 기준으로 내림차순 정렬
제한 수량 10개

D. SELECT identity_metadata.run_as AS user_email,
사용량 합계를 총 DBUS로 계산
시스템.청구.사용에서
사용자 이메일별로 그룹화
총 DBS 값을 기준으로 내림차순 정렬
제한 수량 10개

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Correct Answer: D Vote an answer

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Question #92

데이터 엔지니어가 현재 운영 환경에서 사용 중인 여러 Databricks 노트북에 정의된 Python 함수에 대해 일반적인 Python 테스트 프레임워크를 사용하여 단위 테스트를 실행하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 실제 운영 환경에서 데이터를 다루는 함수에 대해 어떻게 단위 테스트를 실행할 수 있을까요?

A. 별도의 Databricks 노트북에서 단위 테스트 함수를 정의하고 가져옵니다.

B. 프로덕션 환경과 매우 유사한 비프로덕션 데이터를 사용하여 단위 테스트를 실행합니다.

C. 동일한 노트북 내에서 단위 테스트와 함수를 정의합니다.

D. 저장소의 파일을 사용하여 함수를 정의하고 단위 테스트를 수행합니다.

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Correct Answer: B Vote an answer

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Question #93

날씨 기록을 저장하는 Delta 테이블은 날짜별로 분할되어 있으며 다음과 같은 스키마를 가지고 있습니다.
날짜(DATE), 장치 ID(INT), 온도(FLOAT), 위도(FLOAT), 경도(FLOAT)
북극권 내의 모든 기록을 찾으려면 아래 필터를 사용하여 쿼리를 실행합니다.
위도 > 66.3
다음 중 Delta 엔진이 로드할 파일을 식별하는 방법을 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 모든 레코드는 연결된 저장소에 캐시된 후 필터가 적용됩니다.

B. 델타 로그에서 위도 열의 최소값과 최대값 통계를 확인합니다.

C. Hive 메타스토어에서 위도 열의 최소값과 최대값 통계를 검색합니다.

D. Parquet 파일의 바닥글을 스캔하여 위도 열의 최소값과 최대값 통계를 확인합니다.

E. 모든 레코드가 운영 데이터베이스에 캐시된 후 필터가 적용됩니다.

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Correct Answer: B Vote an answer

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Question #94

다음 중 Delta Lake의 최적화된 쓰기를 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 쓰기 작업 전에 셔플이 발생하여 데이터를 그룹화함으로써 각 실행기가 디렉터리 파티션에 따라 여러 파일을 쓰는 대신 더 적은 수의 파일을 생성합니다.

B. 최적화된 쓰기 방식은 디렉터리 파티션 대신 논리 파티션을 사용하며, 파티션 경계는 메타데이터에만 표현되므로 더 적은 수의 작은 파일이 기록됩니다.

C. 쓰기 작업이 완료된 후 파일을 추가로 압축할 수 있는지 확인하기 위해 비동기 작업이 실행됩니다. 예, 기본값인 1GB를 목표로 최적화 작업이 실행됩니다.

D. 작업 클러스터가 종료되기 전에 가장 최근 작업 중에 수정된 모든 테이블에 대해 OPTIMIZE가 실행됩니다.

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Correct Answer: A Vote an answer

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Question #95

데이터 엔지니어가 여러 수학 함수를 테스트하고 있는데, 그중 하나는 다른 함수가 설명한 대로 곡선 아래 면적을 계산하는 함수입니다.
위 문장은 어떤 유형의 시험을 예시하는가?

A. 통합

B. 유닛

C. 매뉴얼

D. 기능성

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Correct Answer: B Vote an answer

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Question #96

데이터 엔지니어링 팀은 다음 코드를 유지 관리합니다.

이 코드가 논리적으로 올바른 결과를 생성하고 원본 테이블의 데이터가 중복 제거 및 유효성 검사를 거쳤다고 가정할 때, 이 코드가 실행될 때 발생하는 상황을 설명하는 문장은 무엇입니까?

A. 증분 작업은 silver_customer_sales 테이블에 새 행이 기록되었는지 감지합니다. 새 행이 감지되면 모든 집계가 다시 계산되어 gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블을 덮어씁니다.

B. 배치 작업이 gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블을 업데이트합니다. 이때 customer_id를 기본 키로 사용하여 현재 테이블 버전과 값이 다른 행만 교체합니다.

C. silver_customer_sales 테이블은 gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블의 모든 레코드에서 계산된 집계 값으로 일괄 처리되어 덮어쓰여집니다.

D. 증분 작업은 상태 저장소의 실행 정보를 활용하여 gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블의 집계 값을 업데이트합니다.

E. gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블은 silver_customer_sales 테이블의 모든 레코드에서 계산된 집계 값으로 일괄 처리되어 덮어쓰여집니다.

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Question #97

데이터 엔지니어는 Databricks의 Delta 테이블이 삭제된 파일을 지속적으로 보존하도록 하는 임무를 맡았습니다.
조직의 데이터 보존 정책을 준수하기 위해 기본값인 7일 대신 15일 동안 삭제된 파일을 보존하려고 합니다. 다음 코드 조각 중 삭제된 파일의 보존 기간을 올바르게 설정하는 것은 무엇입니까?

A. spark.sql( " " "
ALTER TABLE my_table
SET TBLPROPERTIES ( ' delta.deletedFileRetentionDuration ' = ' interval 15 days ' )
" " " )

B. spark.sql( " VACUUM my_table RETAIN 15 HOURS " )

C. from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, " /mnt/data/my_table " )
deltaTable.deletedFileRetentionDuration = " interval 15 days "

D. spark.conf.set( " spark.databricks.delta.deletedFileRetentionDuration " , " 15 days " )

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Correct Answer: A Vote an answer

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Question #98

데이터 엔지니어가 클라우드 객체 스토리지에서 대량의 이미지 파일(JPEG 및 PNG)을 가져와 분석 및 시각화를 위해 Unity Catalog에서 관리하는 테이블로 가져오려고 합니다.
이러한 이미지를 테이블에 점진적으로 불러오기 위해 권장되는 두 가지 구성 및 방법은 무엇입니까?
(두 가지 답을 선택하세요)

A. 자동 로더를 사용하고 cloudFiles.format을 " IMAGE "로 설정하세요.

B. 자동 로더를 사용하고 cloudFiles.format을 "TEXT"로 설정하세요.

C. 자동 로더를 사용하고 cloudFiles.format을 "BINARYFILE"로 설정하세요.

D. pathGlobFilter 옵션을 사용하여 이미지 파일(예: " *.jpg,*.png " )만 선택하세요.

E. 파일을 볼륨으로 이동하고 SQL 편집기로 읽으십시오.

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Correct Answer: C,D Vote an answer

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Question #99

Delta Lake 테이블은 사용자 콘텐츠 게시물에 대한 메타데이터를 나타내며 다음과 같은 스키마를 가집니다.
* 사용자 ID LONG
* post_text 문자열
* 게시물 ID 문자열
* 경도 부동소수점
* 위도 부동소수점
* post_time 타임스탬프
* 날짜 날짜
위 스키마를 기준으로 볼 때, 델타 테이블을 파티셔닝하기에 적합한 열은 무엇입니까?

A. 사용자 ID

B. 게시물 ID

C. 날짜

D. 게시 시간

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Question #100

데이터 설계자는 레이크하우스의 모든 테이블을 외부 Delta Lake 테이블로 구성해야 한다고 지시했습니다.
어떤 접근 방식이 이 요구 사항을 충족시킬 수 있을까요?

A. 모든 테이블 저장소를 위해 외부 데이터 웨어하우스를 구성할 때 모든 ELT에 Databricks를 활용하십시오.

B. 테이블을 생성할 때, CREATE TABLE 문에 external 키워드를 반드시 사용해야 합니다.

C. 테이블을 생성할 때마다 location 키워드를 반드시 사용하십시오.

D. 데이터베이스를 생성할 때마다 location 키워드를 반드시 사용해야 합니다.

E. 워크스페이스를 구성할 때 외부 클라우드 객체 스토리지가 마운트되었는지 확인하십시오.

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Correct Answer: C Vote an answer

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