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Snowflake DEA-C02 Preguntas y respuestas del examen, SnowPro? Avanzado: Ingeniero de datos | SPOTO

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Cuestionar #1
Dadas las ventas de la tabla que tiene una clave de agrupación de columna cerrada_date, ¿qué función de tabla devolverá la profundidad de agrupación promedio para la columna Sales_Representative para la región norteamericana?
A. Seleccionar sistema $ clustering_information ('ventas', 'sales_representative', 'región =' 'Norteamérica' '');
B. Seleccionar sistema $ clustering_depth ('ventas', 'sales_rerepresentative', 'región =' 'Norteamérica' '');
C. SELECT SYSTEM $ CLUSTER_DEPTH ('Ventas', 'Sales_Representative') donde región = 'América del Norte';
D. SELECT SYSTEM $ CLUSTER_INFORMATION ('Ventas', 'Sales_Representative') donde región = 'Norteamérica;
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #2
¿Qué salida es proporcionada tanto por la función $ clustering_depth del sistema como por la función del sistema $ clustering_information?
A. promedio_depth
B. Notas
C. promedio_overlaps
D. Total_Partition_Count
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #3
¿Cuál es una característica del uso de la tokenización externa?
A. El intercambio de datos seguro se puede utilizar con tokenización externA
B. La tokenización externa no se puede utilizar con la replicación de la base de datos
C. Precarga de datos desenmascarados es compatible con tokenización externA
D. La tokenización externa permite la preservación de valores analíticos después de la desidentificación
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #4
Lo siguiente se devuelve del sistema $ clustering_information () para una tabla llamada órdenes con una columna de fecha llamada O_orderDate: ¿Qué indica el valor total_constant_partition_count sobre esta tabla?
A.
B. La tabla no se agrupa bien en O_OrderDate, ya que hay 493 microparticiones donde el rango de valores en esa columna se superpone con cualquier otra micropartición en la tablA
C. Los datos en O_OrderDate no cambian muy a menudo, ya que hay 493 microparticiones que contienen filas donde esa columna no se ha modificado desde que se creó la filA
D. Los datos en O_OrderDate tienen una cardinalidad muy baja, ya que hay 493 microparticiones en las que solo hay un único valor distinto en esa columna para todas las filas en la micro-partición
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #5
¿Cuál es el propósito de la función build_stage_file_url en copo de nieve?
A. Genera una URL encriptada para acceder a un archivo en una etapA
B. Genera una URL escenificada para acceder a un archivo en una etapA
C. Genera una URL permanente para acceder a archivos en una etapA
D. Genera una URL temporal para acceder a un archivo en una etapA
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #6
Un ingeniero de datos está implementando una tubería de ingestión en tiempo real para cargar datos en copos de nieve utilizando el conector Kafka de copo de nieve. Habrá tres temas de Kafka creados. ¿Qué objetos de copo de nieve se crean automáticamente cuando comienza el conector Kafka? (Elija tres.)
A. mesas
B. Tareas
C. tuberías
D. Etapas internas
E. Etapas externas
F. Vistas materializadas
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Respuesta correcta: ACD
Cuestionar #7
En el modelo de control de acceso al copo de nieve, ¿qué entidad posee un objeto de forma predeterminada?
A. el usuario que creó el objeto
B. El papel de Sysadmin
C. La propiedad depende del tipo de objeto
D. el papel utilizado para crear el objeto
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #8
Una empresa tiene un script extenso en Scala que transforma los datos al aprovechar los marcos de datos. Un ingeniero de datos debe trasladar estas transformaciones a Snowpark. ¿Qué características de las transformaciones de datos en Snowpark deben considerarse para cumplir con este requisito? (Elija dos.)
A.
B. Las operaciones de Snowpark se ejecutan perezosamente en el servidor
C. Las funciones definidas por el usuario (UDF) no se empujan hacia abajo al copo de nievE
D. Snowpark requiere un clúster separado fuera del copo de nieve para los cálculos
E. Las columnas en diferentes marcos de datos con el mismo nombre deben referirse con soportes cuadrados
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Respuesta correcta: AB
Cuestionar #9
Una mesa se carga con tubo de nieve y se trunca después. Más tarde, un ingeniero de datos descubre que la tabla debe volver a cargarse, pero los metadatos de la tubería no permitirán que los mismos archivos se carguen nuevamente. ¿Cómo se puede resolver este problema utilizando la menor cantidad de gastos generales operativos?
A. Espere hasta que expire los metadatos y luego vuelva a cargar el archivo con pipe de nievE
B. Modifique el archivo agregando una fila en blanco a la parte inferior y vuelva a escenificar el archivo
C. Establezca la opción Force = True en la copia de la tubería de nieve en el comando
D. Recrear la tubería utilizando el comando Crear o reemplazar la tuberíA
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #10
¿Qué objetos de copo de nieve usa el conector Kafka de copos de nieve? (Elija tres.)
A. tubería
B. Tarea sin servidor
C. Etapa interna de usuario
D. Etapa de tabla interna
E. Etapa interna nombrada
F. Integración de almacenamiento
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Respuesta correcta: ADE
Cuestionar #11
Un ingeniero de datos necesita cargar la salida de JSON de algún software en copos de nieve con pipe de nieve. ¿Qué recomendaciones se aplican a este escenario? (Elija tres.)
A. Cargar archivos grandes (1 GB o más)
B. Asegúrese de que los archivos de datos tengan un tamaño de 100-250 MB (o más grande), comprimidos
C. Cargue una sola matriz enorme que contenga múltiples registros en una sola fila de tablA
D. Verifique cada valor de cada elemento único almacena un solo tipo de datos nativo (cadena o número)
E. Extraer elementos de datos semiestructurados que contienen valores nulos en columnas relacionales antes de la cargA
F. Cree archivos de datos que sean menos de 100 MB y los estén en almacenamiento en la nube en una secuencia mayor que una vez cada minuto
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Respuesta correcta: BDE

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