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Snowflake DEA-C02試験の質問と回答、Snowpro？ Advanced：Data Engineer |SPOTO

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質問 #1
列 CLOSED_DATE のクラスタリング キーを持つテーブル SALES の場合、北米地域の SALES_REPRESENTATIVE 列の平均クラスタリング深度を返すテーブル関数はどれですか。
A. Select System $ clustering_information（ 'sales'、 'sales_representative'、 'region =' '北米' ''）;
B. SELECT SYSTEM $ CLUSTERING_DEPTH（ 'Sales'、 'Sales_Representative'、 'Region =' 'North America' ''）;
C. SELECT SYSTEM $ CLUSTERING_DEPTH（ 'Sales'、 'Sales_Representative'）Where region = 'North America';
D. SELECT SYSTEM $ CLUSTERING_INFORMATION（ 'Sales'、 'Sales_Representative'）Where region = 'North America;
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正解: B
質問 #2
SYSTEM$CLUSTERING_DEPTH 関数と SYSTEM$CLUSTERING_INFORMATION 関数の両方によって提供される出力はどれですか?
A. 均的なdepth
B. ート
C. 均的な_overlaps
D. total_partition_count
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正解: A
質問 #3
外部トークン化の使用の特徴は何ですか?
A. 全なデータ共有は、外部トークン化で使用できます。
B. 部トークン化は、データベースの複製では使用できません。
C. スクされていないデータの事前ロードは、外部トークン化でサポートされています。
D. 部トークン化により、識別後に分析値を保存できます。
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正解: D
質問 #4
O_ORDERDATE という DATE 列を持つ ORDERS というテーブルに対して、SYSTEM$CLUSTERING_INFORMATION() から次の結果が返されます。total_constant_partition_count 値はこのテーブルについて何を示していますか。
A. ーブルは、o_orderdateで非常によくクラスター化されています。これは、リクラスタリングで大幅に改善できない493個のマイクロパーティションがあるためです。
B. ーブルは、O_ORDERDATEではうまくクラスター化されていません。そのため、その列の値の範囲がテーブル内の他のすべてのマイクロパーティションと重複する493個のマイクロパリティングがあるためです。
C. O_ORDERDATEのデータは、行が作成されてからその列が変更されていない行を含む493個のマイクロパルティションがあるため、あまり頻繁に変更されません。
D. O_ORDERDATEのデータは非常に低いカーディナリティを持っています。これは、マイクロパーティションのすべての行のその列に単一の異なる値のみがある493のマイクロパーティションがあるためです。
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正解: A
質問 #5
Snowflake の BUILD_STAGE_FILE_URL 関数の目的は何ですか?
A. テージでファイルにアクセスするための暗号化されたURLを生成します。
B. テージでファイルにアクセスするための段階的なURLを生成します。
C. テージでファイルにアクセスするための永続的なURLを生成します。
D. テージでファイルにアクセスするための一時的なURLを生成します。
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正解: C
質問 #6
データエンジニアが、Snowflake Kafka コネクタを使用して、Snowflake にデータをロードするためのほぼリアルタイムの取り込みパイプラインを実装しています。3 つの Kafka トピックが作成されます。Kafka コネクタの起動時に自動的に作成される Snowflake オブジェクトはどれですか（3 つ選択してください）。
A.
B. スク
C. イプ
D. 部段階
E. 部ステージ
F. 体化されたビュー
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正解: ACD
質問 #7
Snowflake アクセス制御モデルでは、デフォルトでどのエンティティがオブジェクトを所有しますか?
A. ブジェクトを作成したユーザー
B. ステムの役割
C. 有権はオブジェクトのタイプによって異なります
D. ブジェクトの作成に使用される役割
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正解: D
質問 #8
ある企業には、DataFrames を活用してデータを変換する Scala の大規模なスクリプトがあります。データエンジニアは、これらの変換を Snowpark に移行する必要があります。この要件を満たすには、Snowpark のデータ変換のどのような特性を考慮する必要がありますか（2 つ選択してください）。
A. ータフレームを使用して複数のテーブルを結合することができます。
B. SnowPark操作は、サーバー上で怠lazで実行されます。
C. ーザー定義関数（UDF）は雪片に押し下げられません。
D. ノーパークでは、計算にはスノーフレークの外側の別のクラスターが必要です。
E. じ名前の異なるデータフレームの列は、四角い括弧で参照する必要があります。
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正解: AB
質問 #9
Snowpipe を使用してテーブルをロードし、その後切り捨てます。その後、データエンジニアはテーブルの再ロードが必要だと気づきましたが、パイプのメタデータにより同じファイルを再度ロードすることができません。この問題を、運用オーバーヘッドを最小限に抑えて解決するにはどうすればよいでしょうか？
A. タデータが期限切れになるまで待ってから、スノーパイプを使用してファイルをリロードします。
B. 部に空白の行を追加してファイルを変更してファイルを変更し、ファイルを再ステージします。
C. SnowPipeコピーのForce = Trueオプションをコマンドに設定します。
D. Createまたは交換パイプコマンドを使用して、パイプを再作成します。
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正解: C
質問 #10
Snowflake Kafka コネクタはどの Snowflake オブジェクトを使用しますか? (3 つ選択してください。)
A. イプ
B. ーバーレスタスク
C. 部ユーザーステージ
D. 部テーブルステージ
E. 部名のステージ
F. トレージ統合
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正解: ADE
質問 #11
データエンジニアは、Snowpipeを使用して、あるソフトウェアからのJSON出力をSnowflakeにロードする必要があります。このシナリオに当てはまる推奨事項はどれですか（3つ選択してください）。
A. きなファイル（1 GB以上）をロードします。
B. ータファイルがサイズが100〜250 MB（または大きい）で圧縮されていることを確認します。
C. 数のレコードを含む単一の巨大な配列を単一のテーブル行にロードします。
D. 一意の要素の各値を単一のネイティブデータ型（文字列または番号）を確認します。
E. ードする前に、null値を含む半構造化データ要素をリレーショナル列に抽出します。
F. 100 MB未満のデータファイルを作成し、毎分1回以上のシーケンスでクラウドストレージにステージングします。
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正解: BDE

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