간결한 내용

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커리큘럼 소개

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최신 SnowPro Advanced DEA-C02 무료샘플문제:

1. You have a Snowflake table 'orders_raw' with a VARIANT column named 'order detailS that contains an array of order items represented as JSON objects. Each object has 'item id', 'quantity' , and 'price'. You need to calculate the total revenue for each order. Which SQL statement efficiently flattens the array and calculates the total revenue using LATERAL FLATTEN and appropriate casting?

A) Option E
B) Option D
C) Option C
D) Option B
E) Option A

2. Consider a scenario where you have a large dataset of sensor readings stored in a Snowflake table called 'SENSOR DATA'. You need to build an external function to perform complex calculations on these readings using a custom Python library hosted on AWS Lambda'. The calculation requires significant computational resources, and you want to optimize the data transfer between Snowflake and the Lambda function. The following SQL is provided: CREATE OR REPLACE EXTERNAL FUNCTION ARRAY) RETURNS ARRAY VOLATILE MAX BATCH ROWS = 2000 RETURNS NULL ON NULL INPUT API INTEGRATION = aws_lambda_integration AS 'arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:sensorProcessor'; Which of the following options would further optimize the performance and reduce data transfer costs, assuming the underlying Lambda function is correctly configured and functional?

A) Convert the input data to a binary format (e.g., using 'TO_BINARY and FROM_BINARY' functions in Snowflake) before sending it to the Lambda function, and decode it in Lambda to reduce the size of the data being transmitted.
B) Reduce the number of columns passed to the external function by performing pre-aggregation or filtering on the data within Snowflake before calling the function.
C) Compress the data before sending it to the external function and decompress it within the Lambda function. Update the Lambda function to compress the array of results before sending it back to Snowflake and use Snowflake+s functions to decompress it.
D) Rewrite the custom Python library in Java and create a Snowflake User-Defined Function (UDF) instead of using an external function.
E) Increase the 'MAX BATCH ROWS' parameter to the maximum allowed value to send larger batches of data to the external function. Ensure Lambda function memory is increased appropriately.

3. A data engineering team is implementing column-level security on a Snowflake table named 'CUSTOMER DATA containing sensitive PII. They want to mask the 'EMAIL' column for users in the 'ANALYST role but allow users in the 'DATA SCIENTIST role to view the unmasked email addresses. The 'ANALYST role already has SELECT privileges on the table. Which of the following steps are necessary to achieve this using a masking policy?

A) Create a dedicated view on 'CUSTOMER DATA' for analysts with the 'EMAIL' column masked using a CASE statement within the view's SELECT statement. Grant SELECT privilege to the ANALYST role on the view only.
B) Create a masking policy that uses the CURRENT ROLE() function to return a masked value if the current role is 'ANALYST and the original value otherwise.
C) Create a masking policy that uses the IS_ROLE_IN_SESSION('ANALYST') function to return a masked value if the analyst role is active in current session and the original value otherwise.
D) Create a masking policy with a CASE statement that checks the CURRENT ROLE() function to see if it's 'ANALYST'. If true, mask the email; otherwise, return the original email.
E) Create a masking policy that uses the CURRENT_USER() function to check if the current user belongs to the 'ANALYST' role.

4. You are developing a data pipeline in Snowflake that uses SQL UDFs for data transformation. You need to define a UDF that calculates the Haversine distance between two geographical points (latitude and longitude). Performance is critical. Which of the following approaches would result in the most efficient UDF implementation, considering Snowflake's execution model?

A) Create a SQL UDF that directly calculates the Haversine distance using Snowflake's built-in mathematical functions (SIN, COS, ACOS, RADIANS). This is straightforward and easy to implement.
B) Create a SQL UDF that pre-calculates the RADIANS for latitude and longitude only once and stores them in a temporary table, using those values for subsequent distance calculations within the same session.
C) Create a SQL UDF leveraging Snowflake's VECTORIZED keyword, hoping to automatically leverage SIMD instructions, without any code changes to mathematical calculation inside the UDF
D) Create an External Function (using AWS Lambda or Azure Functions) to calculate the Haversine distance. This allows for offloading the computation to a separate compute environment.
E) Create a Java UDF that calculates the Haversine distance, leveraging optimized mathematical libraries. This allows for potentially faster execution due to lower- level optimizations.

5. You are using the Snowflake Spark connector to update records in a Snowflake table based on data from a Spark DataFrame. The Snowflake table 'CUSTOMER' has columns 'CUSTOMER ID' (primary key), 'NAME, and 'ADDRESS'. You have a Spark DataFrame with updated 'NAME and 'ADDRESS' values for some customers. To optimize performance and minimize data transfer, which of the following strategies can you combine with a temporary staging table to perform an efficient update?

A) Broadcast the Spark DataFrame to all executor nodes, then use a UDF to execute the 'UPDATE' statement for each row directly from Spark.
B) Write the Spark DataFrame to a temporary table in Snowflake using MERGE. Use the WHEN MATCHED clause for Update the target table based on updates from staging table and finally drop the staging table
C) Iterate through each row in the Spark DataFrame and execute an individual 'UPDATE statement against the 'CUSTOMER table in Snowflake. Use the 'CUSTOMER_ID in the 'WHERE clause.
D) Use Spark's foreachPartition to batch update statements and execute on each partition. This will help with efficient data transfer and avoid single row based updates.
E) Write the Spark DataFrame to a temporary table in Snowflake. Then, execute an 'UPDATE statement in Snowflake joining the temporary table with the 'CUSTOMER table using the 'CUSTOMER_ID to update the 'NAME and 'ADDRESS' columns. Finally, drop the temporary table.

질문과 대답: