A. SubDagOperator를 사용하여 각 테이블에 대한 하위 DAG를 만듭니다.

B. 변수 기능을 사용하여 테이블 목록을 저장하고 PythonOperator로 이를 반복합니다.

C. 동적 작업 매핑 기능을 활용하여 각 테이블에 대한 작업을 만듭니다.

D. 각 테이블에 대한 브랜치를 동적으로 생성하기 위해 BranchPythonOperator를 구현합니다.

A. 보안 시행을 위한 메타데이터를 제공합니다.

B. 더 많은 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.

C. 최적화 프로그램이 데이터 레이아웃과 쿼리 실행 계획에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

D. 데이터 압축의 필요성을 줄여줍니다.

A. 특정 이벤트나 성능 임계값에 따라 트리거되는 DAG 내에서 경고 및 알림을 구현합니다.

B. Airflow 웹 UI와 같은 Airflow의 기본 제공 메트릭 및 모니터링 기능을 활용하여 DAG 실행 및 작업 성능을 추적합니다.

C. 각 작업 내에 사용자 정의 로직을 구현하여 자세한 성능 측정 항목을 외부 모니터링 도구로 전송합니다.

D. 위의 모든 것

A. 'df.collect()'를 사용하세요.

B. 파티션 수를 줄이려면 'df.coalesce(Y'를 적용합니다.

C. 키를 기준으로 데이터를 재분배하는 데 사용됩니다.

D. DataFrame을 RDD로 변환한 다음 다시 DataFrame으로 변환합니다.

A. DAG 내에서 동시에 실행할 수 있는 작업 인스턴스 수를 제한합니다.

B. 병렬로 실행할 수 있는 DAG 실행의 최대 수를 지정합니다.

C. 실패한 작업에 대한 재시도 횟수를 제어합니다.

D. 주어진 시간에 구문 분석할 수 있는 DAG 파일의 최대 수를 결정합니다.