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. 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.
• 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. 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.
• D. 지역 필터링을 위한 동적 WHERE 절을 포함하는 뷰를 생성하고, ALTER COLUMN SET MASK 명령을 사용하여 이메일 마스킹을 위한 문자열 대체 함수를 사용합니다.

user_ltv라는 테이블은 여러 팀의 데이터 분석가들이 사용할 뷰를 생성하는 데 사용됩니다. 워크스페이스의 사용자들은 그룹으로 구성되어 있으며, 이러한 그룹은 ACL을 사용하여 데이터 접근 권한을 설정하는 데 사용됩니다.
user_ltv 테이블은 다음과 같은 스키마를 가지고 있습니다.
이메일 문자열, 나이 정수, 장기존존기간 정수
다음 뷰 정의가 실행됩니다.

감사 그룹의 구성원이 아닌 분석가가 다음 쿼리를 실행합니다.
SELECT * FROM user_ltv_no_minors
다음 중 이 쿼리의 결과를 가장 잘 설명하는 문장은 무엇입니까?

• A. 18세 이상인 기록의 경우 모든 열이 정상적으로 표시되며, 이 조건을 충족하지 않는 기록은 생략됩니다.
• B. 나이가 17세 이상인 기록의 경우 모든 열이 정상적으로 표시되며, 이 조건을 충족하지 않는 기록은 생략됩니다.
• C. 18세 미만의 모든 연령 값은 null 값으로 반환됩니다. 나머지 열은 user_ltv의 값으로 반환됩니다.
• D. age 열의 모든 값은 null 값으로 반환되고, 나머지 열은 user_ltv의 값으로 반환됩니다.
• E. 모든 열의 모든 레코드가 user_ltv 값과 함께 표시됩니다.

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

Unity Catalog에 데이터 엔지니어링 워크스페이스가 자동으로 활성화되어 워크스페이스 카탈로그가 생성되었습니다. 새 팀 구성원들은 기본 스키마에는 테이블을 생성할 수 있지만 동일한 워크스페이스 카탈로그 내의 다른 스키마에 있는 테이블에는 접근할 수 없다고 보고합니다. 새 팀 구성원들이 다른 스키마의 테이블에 접근할 수 없는 이유는 무엇일까요?

• A. 워크스페이스 사용자는 기본 스키마에 대해서만 카탈로그 사용 권한 및 특정 권한을 받습니다.
• B. 워크스페이스 카탈로그 권한은 상속 규칙의 적용을 받지 않습니다.
• C. 다른 스키마의 테이블에 접근하려면 신규 사용자가 자동으로 부여받지 못하는 추가적인 BROWSE 권한이 필요합니다.
• D. 신규 사용자는 기본 스키마에 대한 CREATE TABLE 권한만 부여받습니다.

데이터 엔지니어가 S3 버킷에 저장된 환자 진료 기록 데이터를 일괄 처리하는 시스템을 설계하고 있습니다. 이 시스템은 encounter_id, patient_id, encounter_date, diagnosis_code, treatment_cost 열을 가진 Delta 테이블(patient_encounters)을 생성합니다. 이 테이블은 patient_id와 encounter_date를 기준으로 자주 조회되므로 빠른 처리 속도가 요구됩니다. 또한, 세분화된 접근 제어가 필수적입니다. 엔지니어는 유지 관리를 최소화하고 성능을 향상시키고자 합니다. 데이터 엔지니어는 patient_encounters 테이블을 어떻게 생성해야 할까요?

• A. Unity Catalog에 외부 테이블을 생성하고 데이터 파일의 S3 위치를 지정합니다. 테이블 속성을 통해 예측 최적화를 활성화하고 접근 제어를 위해 Unity Catalog 권한을 구성합니다.
• B. Hive Metastore에 관리형 테이블을 생성합니다. 접근 제어를 위해 Hive Metastore 권한을 구성하고, 예측 최적화를 활용하여 쿼리 성능을 향상시키고 유지 관리를 간소화합니다.
• C. Unity Catalog에 관리형 테이블을 생성합니다. 접근 제어를 위해 Unity Catalog 권한을 구성하고, 예측 최적화를 활용하여 쿼리 성능을 향상시키고 유지 관리를 간소화합니다.
• D. Unity Catalog에 관리형 테이블을 생성합니다. 접근 제어를 위해 Unity Catalog 권한을 구성하고, 최적의 성능을 위해 OPTIMIZE 및 VACUUM 명령이 매일 실행되도록 작업을 예약합니다.