Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version) - Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean FREE EXAM DUMPS QUESTIONS & ANSWERS

Databricks를 처음 사용하는 사용자가 작업 중인 파이프라인 로직의 실행 시간이 너무 오래 걸리는 문제를 해결하려고 합니다. 현재 사용자는 display() 호출을 사용하여 코드를 셀 단위로 실행하면서 새로운 변환이 작업에 추가될 때 코드가 논리적으로 올바른 결과를 생성하는지 확인하고 있습니다. 평균 실행 시간을 측정하기 위해 각 셀을 대화형으로 여러 번 실행하고 있습니다.
다음 중 어떤 조정을 하면 실제 운영 환경에서 코드 성능을 더 정확하게 측정할 수 있을까요?

다음과 같은 오류 추적 정보가 제공됩니다.
AnalysisException: 입력 열이 주어졌을 때 'heartrateheartrateheartrate'를 확인할 수 없습니다.
[spark_catalog.database.table.device_id, spark_catalog.database.table.heartrate, spark_catalog.database.table.mrn, spark_catalog.database.table.time] 코드 조각은 다음과 같습니다.
display(df.select(3* " 심박수 " ))
발생한 오류를 설명하는 문장은 무엇입니까?

데이터 엔지니어가 Lakeflow Declarative Pipeline을 사용하여 소스 브론즈 테이블(user_bronze)에서 대상 실버 테이블(user_silver)로 행 삭제를 전파하고 있습니다. 이 엔지니어는 파이프라인 실행 중에 user_bronze 테이블에서 행이 삭제되면 user_silver 테이블에서도 해당 행이 자동으로 삭제되도록 하기를 원합니다.
어떤 설정을 해야 브론즈 테이블에서 삭제된 내용이 실버 테이블로 전파됩니까?

다음 중 Delta Lake Auto Compaction을 설명하는 문장은 무엇입니까?

뷰 업데이트는 고객 테이블에 삽입 또는 업데이트될 모든 새로 수집된 데이터의 증분 배치를 나타냅니다.
이러한 기록을 처리하는 데에는 다음과 같은 논리가 사용됩니다.
고객과 합병하세요
사용 (
SELECT updates.customer_id as merge_ey, updates .*
업데이트에서
유니온 올
merge_key로 NULL을 선택하고 업데이트를 실행합니다.
업데이트에서 참여하세요
ON updates.customer_id = customers.customer_id
WHERE customers.current = true AND updates.address < > customers.address ) staged_updates ON customers.customer_id = mergekey WHEN MATCHED AND customers. current = true AND customers.address < > staged_updates.
그런 다음 주소를 지정하세요
UPDATE SET current = false, end_date = staged_updates.effective_date
일치하지 않을 경우
고객 ID, 주소, 현재 날짜, 유효 날짜, 종료 날짜 삽입
VALUES (staged_updates.customer_id, staged_updates.address, true, staged_updates.effective_date, null) 이 구현을 설명하는 문장은 무엇입니까?

다음 중 pyspark.sql.functions.broadcast의 올바른 사용법을 설명하는 문장은 무엇입니까?

주니어 데이터 엔지니어가 Delta Lake의 변경 데이터 피드(Change Data Feed) 기능을 활용하여 `delta.enableChangeDataFeed = true` 속성으로 생성된 브론즈 테이블의 모든 행에 대해 유효했던 모든 값을 나타내는 유형 1 테이블을 생성하려고 합니다. 이 엔지니어는 다음 코드를 매일 실행할 계획입니다.

다음 중 위 쿼리를 여러 번 실행했을 때의 실행 과정과 결과를 가장 잘 설명하는 문장은 무엇입니까?

데이터 엔지니어가 스트리밍 주문 데이터를 처리하기 위해 Lakeflow 선언적 파이프라인을 설계하고 있습니다. 이 파이프라인은 Auto Loader를 사용하여 데이터를 수집하며, customer_id와 amount 값이 0보다 큰지 확인하여 데이터 품질을 보장해야 합니다. 유효하지 않은 레코드는 삭제해야 합니다.
Lakeflow Declarative Pipelines 구성 중 어떤 구성이 Python을 사용하여 이 요구 사항을 구현합니까?