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눈송이 DEA-C02 시험 질문 및 답변, SnowPro? 고급 : 데이터 엔지니어 | SPOTO

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질문 #1
Closed_Date 열의 클러스터링 키가있는 테이블 판매를 감안할 때, 어떤 테이블 함수가 북미 지역의 Sales_Representative 열에 대한 평균 클러스터링 깊이를 반환 할 것인가?
A. SELECT SELECT SYSTEM $ CLUSTERING_INFORMATION ( 'Sales', 'Sales_Representative', 'Region =' 'North America' ');
B. 시스템을 선택하여 $ clustering_depth ( 'sales', 'sales_representative', 'region =' 'North America' ');
C. 시스템 $ Clustering_Depth ( 'Sales', 'Sales_Representative')를 선택하십시오
D. 시스템 $ clustering_information ( 'sales', 'sales_representative')을 선택하십시오
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정답: B
질문 #2
System $ Clustering_Depth 함수와 System $ Clustering_Information 함수 모두에서 어떤 출력이 제공됩니까?
A. 평균 _depth
B. 메모
C. 평균 _overlaps
D. total_partition_count
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정답: A
질문 #3
외부 토큰 화 사용의 특성은 무엇입니까?
A. 보안 데이터 공유는 외부 토큰 화와 함께 사용할 수 있습니다
B. 외부 토큰 화는 데이터베이스 복제와 함께 사용할 수 없습니다
C. 마스킹되지 않은 데이터의 사전로드는 외부 토큰 화를 통해 지원됩니다
D. 외부 토큰 화는 비 식별 후 분석 값을 보존 할 수 있습니다
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정답: D
질문 #4
다음은 O_OrderDate라는 날짜 열이있는 주문이라는 표에 대한 시스템 $ Clustering_Information ()에서 반환됩니다. Total_Constant_Partition_Count 값은이 테이블에 대해 무엇을 나타 냅니까?
A. 테이블은 O_OrderDate에서 매우 잘 클러스터링됩니다
B. 테이블의 값 범위가 테이블의 다른 모든 마이크로 파티션과 겹치는 493 개의 미세 파티션이 있기 때문에 표는 O_orderDate에서 잘 클러스터되지 않습니다
C. O_ORDERDATE의 데이터는 행이 생성 된 후 열이 수정되지 않은 행이 포함 된 493 개의 마이크로 파티션이 있기 때문에 자주 변경되지 않습니다
D. O_OrderDate의 데이터는 메이저 파티션의 모든 행에 대해 해당 열에 단일 뚜렷한 값만있는 493 개의 미세 분사가 있기 때문에 추기경이 매우 낮습니다
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정답: A
질문 #5
눈송이에서 build_stage_file_url 기능의 목적은 무엇입니까?
A. 단계에서 파일에 액세스하기 위해 암호화 된 URL을 생성합니다
B. 단계에서 파일에 액세스하기 위해 스테이지 URL을 생성합니다
C. 단계에서 파일에 액세스하기위한 영구 URL을 생성합니다
D. 단계에서 파일에 액세스하기위한 임시 URL을 생성합니다
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정답: C
질문 #6
데이터 엔지니어는 눈송이 Kafka 커넥터를 사용하여 데이터를 눈송이에로드하기 위해 거의 실시간 섭취 파이프 라인을 구현하고 있습니다. 세 가지 Kafka 주제가 생성됩니다. Kafka 커넥터가 시작될 때 어떤 눈송이 객체가 자동으로 생성됩니까? (세 가지를 선택하십시오.)
A. 테이블
B. 작업
C. 파이프
D. 내부 단계
E. 외부 단계
F. 구체화 된 견해
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정답: ACD
질문 #7
Snowflake Access Control 모델에서 어떤 엔티티가 기본적으로 객체를 소유합니까?
A. 객체를 만든 사용자
B. Sysadmin 역할
C. 소유권은 객체의 유형에 따라 다릅니다
D. 객체를 만드는 데 사용되는 역할
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정답: D
질문 #8
회사는 스칼라에 광범위한 스크립트를 가지고있어 데이터 프레임을 활용하여 데이터를 변환합니다. 데이터 엔지니어는 이러한 변환을 Snowpark로 옮겨야합니다. 이 요구 사항을 충족시키기 위해 Snowpark의 데이터 변환의 특성은 무엇입니까? (2 개 선택.)
A. 데이터 프레임을 사용하여 여러 테이블을 결합 할 수 있습니다
B. 스노우 파크 운영은 서버에서 게으르게 실행됩니다
C. 사용자 정의 함수 (UDF)는 눈송이로 밀리지 않습니다
D. Snowpark는 계산을 위해 Snowflake 외부의 별도의 클러스터가 필요합니다
E. 이름이 같은 데이터 프레임의 열은 제곱 브래킷으로 참조해야합니다
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정답: AB
질문 #9
스노우 파이프를 사용하여 테이블을로드하고 나중에 잘립니다. 나중에 데이터 엔지니어는 테이블을 다시로드해야한다는 것을 알게되지만 파이프의 메타 데이터는 동일한 파일을 다시로드 할 수 없습니다. 최소한의 운영 오버 헤드를 사용 하여이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까?
A. 메타 데이터가 만료 될 때까지 기다린 다음 스노우 파이프를 사용하여 파일을 다시로드하십시오
B. 맨 아래에 빈 행을 추가하여 파일을 수정하고 파일을 다시 스테이지로 수정하십시오
C. SnowPipe 사본의 Force = True 옵션을 명령으로 설정하십시오
D. 생성 또는 교체 파이프 명령을 사용하여 파이프를 재현하십시오
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정답: C
질문 #10
눈송이 카프카 커넥터는 어떤 눈송이 물체를 사용합니까? (세 가지를 선택하십시오.)
A. 파이프
B. 서버리스 작업
C. 내부 사용자 단계
D. 내부 테이블 단계
E. 내부 명명 단계
F. 스토리지 통합
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정답: ADE
질문 #11
데이터 엔지니어는 스노우 파이프를 사용하여 일부 소프트웨어에서 스노우 플레이크에 JSON 출력을로드해야합니다. 이 시나리오에 어떤 권장 사항이 적용됩니까? (세 가지를 선택하십시오.)
A. 큰 파일을로드합니다 (1GB 이상)
B. 데이터 파일의 크기가 100-250MB (또는 더 큰)가 압축되어 있는지 확인하십시오
C. 여러 레코드를 포함하는 단일 거대한 배열을 단일 테이블 행에로드하십시오
D. 각 고유 한 요소의 각 값을 확인하면 단일 기본 데이터 유형 (문자열 또는 번호)을 저장합니다
E. 드하기 전에 널 값을 포함하는 반 구조화 된 데이터 요소를 관계형 열로 추출합니다
F. 100MB 미만의 데이터 파일을 생성하고 매분 1 회 미만으로 클라우드 스토리지에서 무대에 올리십시오
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정답: BDE

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