A. 작업 실행 로그는 내보내거나 삭제할 때까지 유지됩니다.

B. 해당 데이터는 30일 동안 보관되며, 그 기간 동안 작업 실행 로그를 DBFS 또는 S3에 전송할 수 있습니다.

C. 데이터는 60일 동안 보관되며, 이 기간 동안 노트북 실행 결과를 HTML로 내보낼 수 있습니다.

D. 60일 동안 보관되며, 이후 로그는 보관소로 이동합니다.

E. 해당 실행 ID는 90일 동안 또는 사용자 지정 실행 구성을 통해 재사용될 때까지 보관됩니다.

A. /jobs/runs/list

B. /jobs/runs/get-output

C. /jobs/runs/get

D. /jobs/get

E. /jobs/list

A. orders 테이블에 기록되는 각 항목은 고유한 레코드만 포함하며, 대상 테이블에 중복되지 않는 레코드만 기록됩니다.

B. orders 테이블에 기록되는 각 항목에는 고유한 레코드만 포함되지만, 새로 기록되는 레코드에는 대상 테이블에 이미 존재하는 중복 레코드가 포함될 수 있습니다.

C. orders 테이블에 대한 각 쓰기 작업에는 고유한 레코드만 포함됩니다. 대상 테이블에 동일한 키를 가진 기존 레코드가 있는 경우 해당 레코드는 덮어쓰여집니다.

D. orders 테이블에 대한 각 쓰기 작업에는 고유한 레코드만 포함됩니다. 대상 테이블에 동일한 키를 가진 기존 레코드가 있는 경우 작업이 지연됩니다.

E. 주문 테이블에 데이터를 기록할 때마다 새 레코드와 기존 레코드의 합집합에 대해 중복 제거가 실행되어 중복 레코드가 발생하지 않도록 합니다.

A. databricks clusters create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name DataEngineer_cluster

B. databricks clusters add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster

C. databricks compute add 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster

D. databricks compute create 14.3.x-scala2.12 --num-workers 5 --node-type-id i3.xlarge --cluster-name Data Engineer_cluster

A. 작업 실행 로그는 내보내거나 삭제할 때까지 유지됩니다.

B. 해당 데이터는 30일 동안 보관되며, 그 기간 동안 작업 실행 로그를 DBFS 또는 S3에 전송할 수 있습니다.

C. 해당 데이터는 60일 동안 보관되며, 그 기간 동안 노트북 실행 결과를 HTML로 내보낼 수 있습니다.

D. 60일 동안 보관되며, 이후 로그는 보관소로 이동합니다.

E. 해당 실행 ID는 90일 동안 또는 사용자 지정 실행 구성을 통해 재사용될 때까지 보관됩니다.