A. 데이터베이스를 생성할 때마다 location 키워드를 반드시 사용해야 합니다.

B. 모든 테이블 저장소를 위해 외부 데이터 웨어하우스를 구성할 때 모든 ELT에 Databricks를 활용하십시오.

C. 테이블을 생성할 때마다 location 키워드를 반드시 사용하십시오.

D. 테이블을 생성할 때, CREATE TABLE 문에 external 키워드를 반드시 사용해야 합니다.

E. 워크스페이스를 구성할 때 외부 클라우드 객체 스토리지가 마운트되었는지 확인하십시오.

A. Databricks는 클라우드 볼륨 스토리지에서 HDFS를 실행하므로 데이터가 저장된 지역에 클라우드 가상 머신을 배포해야 합니다.

B. Databricks 워크스페이스는 지역 인프라에 의존하지 않으므로 워크스페이스 관리자에게 가장 편리한 방식을 기준으로 결정해야 합니다.

C. 지역 간 읽기 및 쓰기는 상당한 비용과 지연을 초래할 수 있습니다. 가능한 한 컴퓨팅 자원은 데이터가 저장된 지역과 동일한 지역에 배포해야 합니다.

D. Databricks는 대화형 개발 중에 사용자 워크스테이션을 핵심 동력으로 활용합니다. 따라서 사용자는 항상 물리적으로 가까운 지역에 배포된 작업 공간을 사용해야 합니다.

E. Databricks 노트북은 사용자의 브라우저에서 실행되는 모든 코드를 개방형 인터넷을 통해 가상 머신으로 전송합니다. 따라서 가능한 한 최종 사용자와 가까운 작업 공간 영역을 선택하는 것이 가장 안전합니다.

A. 구성

B. fs

C. 일자리

D. 도서관

E. 작업 공간

A. Lakeflow의 선언적 파이프라인은 다단계 파이프라인의 오케스트레이션을 자동으로 관리하는 반면, 구조적 스트리밍은 복잡한 종속성을 처리하기 위해 외부 오케스트레이션이 필요합니다.

B. 구조화된 스트리밍은 연속적인 데이터 스트림을 처리할 수 있지만, Lakeflow 선언적 파이프라인은 그렇지 못합니다.

C. Lakeflow 선언적 파이프라인은 Delta Lake 형식으로 쓸 수 있지만, 구조적 스트리밍은 쓸 수 없습니다.

D. Lakeflow의 선언적 파이프라인은 스키마 진화를 자동으로 처리하는 반면, 구조적 스트리밍은 항상 수동 스키마 관리가 필요합니다.

A. COMMIT 명령이 실행될 때까지 아무 일도 일어나지 않습니다.

B. 해당 테이블은 카탈로그에서 제거되지만 데이터는 저장소에 남아 있습니다.

C. 해당 테이블은 카탈로그에서 제거되고 데이터는 삭제됩니다.

D. Delta Lake에서 운영 데이터 삭제를 방지하므로 오류가 발생합니다.

E. 데이터는 삭제된 것으로 표시되지만 타임 트래블을 통해 복구할 수 있습니다.