A. 계보 추적을 위해 Bronze 테이블에는 개인 식별 정보(PII)를 마스킹하지 않고 저장한 다음, 보고에 사용되는 Gold 테이블에서 마스킹 로직을 적용합니다.

B. 노트북을 사용하여 배치 데이터를 로드하고 SQL Warehouses를 사용하여 스트리밍 데이터를 수집합니다. 저장 후 Silver 테이블에서 Unity Catalog 열 마스크를 사용하여 필드를 수정합니다.

C. Lakeflow 선언적 파이프라인을 사용하여 배치 및 스트리밍 데이터를 모두 수집하고, 수집 중에 데이터가 수정되지 않도록 읽기 시점에 Unity 카탈로그 열 마스크를 통해 마스킹을 적용합니다.

D. 배치 및 스트리밍 데이터 수집을 위해 Lakeflow 선언적 파이프라인을 사용하고, 개인 식별 정보(PII) 마스킹 기능을 정의하고, Delta Lake에 기록하기 전에 Bronze 데이터 수집 중에 해당 기능을 적용합니다.

A. spark.sql.files.maxPartitionBytes

B. spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

C. spark.sql.files.openCostInBytes

D. spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum

E. spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes

A. 모든 센서의 평균 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.

B. recent_sensor_recordingstable이 쿼리를 세 번 연속 실행하는 동안 응답하지 않았습니다.

C. 소스 쿼리가 3분 동안 제대로 업데이트되지 않은 후 다시 시작되었습니다.

D. 하나 이상의 센서에서 기록된 최고 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.

E. 적어도 하나의 센서에서 기록된 평균 온도가 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 120도를 초과했습니다.

A. ALTER TABLE table_name SET TAGS ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

B. 테이블 이름 값에 태그를 적용합니다('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

C. 테이블 table_name 태그에 대한 주석('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2');

D. table_name에 대한 태그를 ('key1' = 'value1', 'key2' = 'value2')로 설정합니다.

A. 노트북에서 "유효성 검사" 옵션을 사용하여 구문 오류를 확인하세요.

B. 노트북에서 웹 터미널을 열고 셸 명령어를 실행하여 파이프라인 코드의 유효성을 검사합니다.

C. 코드 유효성 검사 기능을 사용하려면 노트북을 파이프라인에서 연결 해제한 다음 컴퓨팅 클러스터에 다시 연결하십시오.

D. 유효성 검사 및 진단 도구에 액세스하려면 노트북 대신 작업 공간 파일로 전환하십시오.