간결한 내용

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커리큘럼 소개

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1. You are tasked with creating a Snowpark Java stored procedure to calculate a complex, custom rolling average for a time series dataset. This rolling average requires access to external libraries for statistical calculations. Which of the following steps are necessary to successfully deploy and execute this stored procedure?

A) Upload the JAR file to a Snowflake stage.
B) Grant the necessary privileges on the stage and the database to the role executing the stored procedure.
C) All of the above.
D) Package the Java code and all necessary external libraries into a single JAR file.
E) Create a stored procedure in Snowflake, specifying the fully qualified path to the JAR file in the stage, the handler class, and the return type.

2. Consider a table with columns and 'customer _ region'. You want to implement both a Row Access Policy (RAP) and an Aggregation Policy on this table. The RAP should restrict access to orders based on the user's region, defined in a session variable 'CURRENT REGION'. Users should only see orders from their region. The Aggregation Policy should mask order totals for regions other than the user's region when aggregating data'. In other words if someone attempts to aggregate ALL region's totals, the aggregation will only include their region. Which statements about implementing this scenario are true?

A) You cannot use session variables directly in Row Access Policies; you must pass the session variable as an argument to a user-defined function (UDF) called by the policy.
B) Using external functions in RAPs can introduce performance overhead, especially if the external function is complex or slow to execute.
C) The RAP should be applied first to filter the data, and then the Aggregation Policy will apply to the filtered data, only masking aggregated values within the user's region.
D) The Aggregation Policy is evaluated before the RAP, ensuring that even if users try to bypass the RAP by aggregating across all regions, the results will be masked appropriately according to 'CURRENT REGION'.
E) You can use the function within both the RAP and Aggregation Policy to control access based on user roles in addition to region.

3. A Snowflake table 'SALES DATA' is frequently updated via Snowpipe. Historical data is occasionally queried using time travel. You notice that time travel queries are becoming increasingly slow. Which of the following Snowflake features or techniques would BEST address this performance degradation?

A) Decrease the parameter for the 'SALES_DATA' table.
B) Increase the parameter for the 'SALES_DATX table.
C) Implement data clustering on a column that is frequently used in time travel query filters.
D) Periodically clone the ' SALES DATA' table to a separate historical table.
E) Create a materialized view that pre-computes the results of common time travel queries.

4. You are tasked with building a data pipeline using Snowpark to process sensor data from IoT devices. The data arrives in near real-time as JSON payloads, and you need to transform and load it into a Snowflake table named 'SENSOR DATA'. The transformation logic involves extracting specific fields, converting data types, and filtering out records based on a timestamp. Consider performance optimization for large data volumes. Which of the following approaches, in combination, would be MOST efficient for this scenario?

A) Employing Snowpipe to ingest the raw JSON data into a VARIANT column in a staging table, followed by a Snowpark DataFrame operation using 'functions.get' to extract and transform the data, and finally loading into 'SENSOR DATA'
B) Creating an external table pointing to the JSON data in cloud storage and using Snowpark DataFrames to read the external table, apply transformations, and load the result into 'SENSOR DATA'.
C) Using a Snowpark Python UDF to parse JSON and perform transformations, loading the result into a temporary table, and then merging into 'SENSOR DATA'.
D) Using a stored procedure written in Java to parse the JSON data and insert directly into the "SENSOR DATA' table.
E) Leveraging Snowflake's native JSON parsing functions within a SQL transformation step implemented as a Snowpark DataFrame operation, combined with a Snowpipe for initial data ingestion into a staging table.

5. You have a data pipeline that aggregates web server logs hourly. The pipeline loads data into a Snowflake table 'WEB LOGS' which is partitioned by 'event_time'. You notice that queries against this table are slow, especially those that filter on specific time ranges. Analyze the following Snowflake table definition and query pattern and select the options to diagnose and fix the performance issue: Table Definition:

A) Increase the warehouse size to improve query performance.
B) Create a materialized view that pre-aggregates the 'status_code' by hour to speed up the aggregation query.
C) Add a search optimization strategy to the table on the 'event_time' column.
D) Change the table to use clustering on 'event_time' instead of partitioning to improve query performance for range filters.
E) The table is already partitioned by 'event_time' , so there is no need for further optimization.

질문과 대답: