A. 외부 테이블 연결에 실패합니다. "삭제됨"이라는 문자열이 출력됩니다.

B. 노트북에 대화형 입력 상자가 나타납니다. 올바른 암호를 입력하면 연결이 성공하고 암호화된 암호가 DBFS에 저장됩니다.

C. 노트북에 대화형 입력 상자가 나타납니다. 올바른 비밀번호를 입력하면 연결이 성공하고 비밀번호가 평문으로 출력됩니다.

D. 외부 테이블 연결이 성공합니다. 비밀번호의 문자열 값이 평문으로 출력됩니다.

E. 외부 테이블 연결이 성공합니다. "삭제됨"이라는 문자열이 출력됩니다.

A. 허용된 그룹을 하드코딩하는 UDF를 생성하고 이를 열 마스크로 적용합니다.

B. 민감한 열을 선택하지 않고 보기를 생성합니다.

C. UDF에서 group_access 매핑 테이블을 참조하는 열 마스크를 적용합니다.

D. 행 필터를 사용하여 사용자 그룹에 따라 접근을 제한합니다.

A. ,sys.path

B. os-path

C. importlib.resource 경로

D. pylib.source

E. pypi.path

A. PyYAML.whl 파일을 Unity 카탈로그 볼륨에 업로드합니다. 필요한 경우 Unity 카탈로그 허용 목록에 경로를 추가합니다. 그런 다음 `pip install /path/to/PyYAML.whl`을 실행하는 클러스터 범위의 초기화 스크립트를 생성합니다.

B. 비공개 PyPI 저장소를 설정하고, 거기에 wheel 파일을 등록하고, 클러스터에서 `/databricks/python/bin/pip install --index-url=https://{repo-url} PyYAML`을 실행하는 클러스터 범위의 초기화 스크립트를 생성합니다.

C. 워크스페이스의 데이터 엔지니어 사용자 홈 디렉터리에 PyYAML.whl 파일을 업로드하고, 공유 클러스터에서 `%pip install /path/to/PyYAML.whl`을 실행하는 클러스터 범위 초기화 스크립트를 생성합니다.

D. PyYAML.whl 파일을 Databricks Git 저장소에 직접 추가하고, 해당 저장소에 연결된 모든 클러스터에 PyYAML이 자동으로 설치된다고 가정합니다.

A. Z-순서를 적용하세요. 기존 파일을 수정하지 않고도 데이터 레이아웃을 유연하게 재구성할 수 있고, 새로운 필터 열에 쉽게 적용할 수 있습니다.

B. Hive 스타일 파티셔닝을 사용하세요. 효율적인 데이터 건너뛰기 기능을 제공하며 언제든지 파티션 열을 쉽게 변경할 수 있습니다.

C. 데이터 불균형을 효율적으로 처리하고, 기존 데이터를 덮어쓰지 않고 클러스터링 키를 변경할 수 있으며, 변화하는 쿼리 패턴에 적응할 수 있는 유동적 클러스터링을 활성화합니다.

D. 쿼리 패턴이 변경될 때 유연성을 극대화하고 유지 관리를 최소화하기 위해 파티셔닝과 Z-순서를 결합합니다.