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보안팀은 고객 개인 식별 정보(PII)가 포함된 고객 테이블에 대한 데이터 보호를 강화하고자 합니다. 현지 정책을 준수하기 위해 영업팀 구성원은 자신의 지역 고객만 볼 수 있어야 하며, 관리자가 아닌 사용자는 이메일 주소가 가려져야 합니다. Unity Catalog의 행 필터와 열 마스크를 사용할 때 어떤 구현 방식을 사용하는 것이 적절할까요?

• A. 지역 필터링을 위한 동적 WHERE 절을 포함하는 뷰를 생성하고, ALTER COLUMN SET MASK 명령을 사용하여 이메일 마스킹을 위한 문자열 대체 함수를 사용합니다.
• B. GRANT SELECT ON table_name WITH TAG 명령을 사용하여 태그를 통해 테이블 ​​ACL에 대한 액세스를 제한하고, 사용자 지역에 따라 민감한 데이터에 대한 애플리케이션 수준 필터링을 활용합니다.
• C. 사용자 지역을 기준으로 행을 필터링하고 그룹 멤버십을 기준으로 열을 마스킹하는 SQL UDF를 생성한 다음, ALTER TABLE SET ROW FILTER 및 ALTER COLUMN SET MASK 명령을 사용하여 적용합니다.
• D. 열 마스크는 동일 테이블에서 행 필터와 함께 사용할 수 없으므로 사용자 지역에 따라 SQL UDF를 사용하여 행 필터를 구현한 다음, DROP TABLE 및 CREATE TABLE SET ROW FILTER 명령을 사용하여 테이블을 다시 생성하여 적용합니다.

데이터 엔지니어가 여러 팀이 함께 사용하는 환경에서 Unity Catalog 거버넌스를 구현하고 있습니다. 데이터 과학자는 기본적인 데이터 탐색 작업을 위해 대화형 클러스터가 필요하고, 자동화된 ETL 작업에는 전용 처리 공간이 필요합니다. 데이터 엔지니어는 최소 권한 원칙을 적용하고 Unity Catalog 규정을 준수하기 위해 클러스터 격리 정책을 어떻게 구성해야 할까요?

• A. 보안 격리를 극대화하려면 대화형 워크로드와 자동화된 작업 모두에 전용 액세스 모드만 사용하십시오.
• B. Unity Catalog는 모든 클러스터 구성에서 작동하므로 모든 클러스터를 NO ISOLATION_SHARED 액세스 모드로 구성하십시오.
• C. 대화형 워크로드에는 표준 액세스 모드를, 자동화된 작업에는 전용 액세스 모드를 사용하는 컴퓨팅 정책을 생성합니다.
• D. 모든 사용자가 모든 유형의 클러스터를 생성할 수 있도록 허용하고 Unity 카탈로그 액세스 모드를 활성화하기 위해 수동 구성에 의존합니다.

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. 스키마 수준에서 부여된 권한은 카탈로그 수준의 권한보다 우선하며 명시적으로 취소하지 않는 한 접근을 차단합니다.
• C. Unity 카탈로그의 권한은 계층적으로 적용되지 않습니다. 카탈로그 수준에서 권한이 부여되었더라도 각 스키마 및 테이블에 대해 SELECT 권한을 명시적으로 부여해야 합니다.
• D. 카탈로그에 SELECT 권한을 부여하면 해당 카탈로그 내의 현재 및 향후 모든 스키마, 테이블 및 뷰에 SELECT 권한이 자동으로 적용됩니다.

유출은 다양한 대규모 변혁을 실행하는 과정에서 발생합니다. 하지만 유출을 진단하려면 핵심 지표를 사전에 적극적으로 찾아야 합니다.
Spark UI에서 파티션이 디스크로 스필링되고 있음을 나타내는 주요 지표 두 가지는 어디에 있습니까?

• A. 쿼리 상세 화면 및 작업 상세 화면
• B. 스테이지 상세 화면 및 실행기 로그 파일
• C. 실행기 상세 화면 및 실행기 로그 파일
• D. 스테이지 상세 화면 및 쿼리 상세 화면
• E. 드라이버 및 실행기 로그 파일

데이터 관리 회사에서 Databricks Unity Catalog를 사용하고 있으며 PostgreSQL, Snowflake, SQL Server 등 여러 엔터프라이즈 데이터 소스를 보유하고 있습니다. 중앙 데이터 플랫폼 팀은 분석가들이 데이터 중복 없이 Databricks SQL을 사용하여 Databricks에서 외부 테이블을 직접 쿼리할 수 있도록 Lakehouse Federation을 구성하려고 합니다. 안전하고 관리되는 방식으로 Lakehouse Federation을 구성하려면 어떤 단계가 필요합니까?

• A. Partner Connect를 사용하여 연결된 데이터 세트를 생성하고 소스 시스템에서 테이블 ACL을 적용하여 Databricks를 통한 액세스를 제어합니다.
• B. Auto Loader를 사용하여 외부 데이터 세트를 Delta Lake에 미러링하고, Data Lineage 및 System Tables를 사용하여 관리합니다.
• C. 각 데이터베이스에 연결하기 위한 외부 위치 및 저장소 자격 증명을 생성한 다음 Unity 카탈로그에 외부 테이블을 등록합니다.
• D. Unity Catalog에서 연결 및 외부 카탈로그를 구성한 다음 Unity Catalog 권한을 사용하여 외부 카탈로그, 스키마 및 테이블에 대한 액세스 권한을 부여합니다.