Databricks 로드맵

1 Databricks란 무엇인가 — Lakehouse 아키텍처 개요 Core Architecture & Fundamentals, Q1-Q2 (pp.2) 및 FAQ 'What is Databricks and why do data engineers use it?' (p.18) 2 Databricks의 3-Plane 아키텍처 (Control / Compute / Storage) Core Architecture & Fundamentals, Q3 (pp.2-3) 3 Databricks Runtime과 Photon 엔진 Core Architecture & Fundamentals, Q4 (pp.3-4) 및 Performance Tuning & Optimization, Q40 (p.11) + FAQ 'What is Photon in Databricks?' (p.19) 4 클러스터 종류와 DBU 과금 모델 Core Architecture & Fundamentals, Q5-Q6 (pp.3-4) 5 스토리지 레이어: DBFS와 클라우드 오브젝트 스토리지 Core Architecture & Fundamentals, Q7 (pp.4) 및 beginner guide 'Storage Layer in Databricks' (pp.9-10) 7 시크릿 관리와 PII 데이터 보호 Core Architecture & Fundamentals, Q9 (pp.4-5) 및 Operations, Security & Scenarios, Q46, Q48 (pp.14-16) 8 Unity Catalog: 거버넌스 계층 구조 Core Architecture & Fundamentals, Q10 (pp.4-5) 및 beginner guide 'Unity Catalog and Schema in Databricks' (pp.11-12) + FAQ 'What is Unity Catalog in Databricks?' (p.19) 9 Delta Lake 핵심 개념 (Databricks 플랫폼 이해에 필요한 만큼만) Delta Lake & Storage, Q11-Q18 (pp.5-8) 10 메달리온 아키텍처와 Auto Loader 기반 수집 Data Engineering & ETL Pipelines, Q21-Q23, Q29 (pp.8-9, 11) 및 beginner guide 'Project: E-Commerce Customer Reviews Pipeline' (pp.13-19) 11 선언형 파이프라인(구 Delta Live Tables)과 증분 처리 패턴 Data Engineering & ETL Pipelines, Q24-Q28, Q19-Q20 (pp.8-11) 12 Spark 성능 최적화 기초: Shuffle, Broadcast Join, AQE, Data Skew Performance Tuning & Optimization, Q31-Q36 (pp.11-12) 및 Q45 시나리오 (pp.14-15) 13 디버깅과 모니터링: Spark UI, Spill, 파티션 크기, 작은 파일 문제 Performance Tuning & Optimization, Q36-Q39, Q47, Q49-Q50 (pp.11-17) 14 Jobs & Workflows 운영: 스케줄링, CI/CD, 프로덕션 장애 대응 Operations, Security & Scenarios, Q41-Q44 (pp.13-15) 및 beginner guide 'Jobs & Workflows in Databricks' (pp.12-13)

6 워크스페이스와 노트북 협업 Workspace in Databricks (pp.6-7) 및 인터뷰 문항 Q8 'What languages can you use in a Databricks notebook?' (p.4)