A. 1. SELECT cart_id, reduce(items) AS item_id
2. raw_table에서;

B. 1. SELECT cart_id, filter(items) AS item_id
2. raw_table에서;

C. 1. SELECT cart_id, slice(items) AS item_id
2. raw_table에서;

D. 1. SELECT cart_id, flatten(items) AS item_id
2. raw_table에서;

E. 1. SELECT cart_id, 폭발(items) AS item_id
2. raw_table에서;

A. P(E2)/(P(E1+E2)

B. P(E1+E2)/P(E1)

C. P(E2)/P(E1)

D. P(E1)/P(E2)

A. raw_df.createTable("raw_df")

B. raw_df.write.save("raw_df")

C. raw_df.saveAsTable("raw_df")

D. raw_df.createOrReplaceTempView("raw_df")

E. PySpark와 SQL 간에 데이터를 공유할 수 있는 방법이 없습니다.

A. 변경할 필요가 없습니다. 데이터 엔지니어는 관리자에게 자동 로더를 켜도록 요청해야 합니다.

B. 변경할 필요가 없습니다. Databricks는 스트리밍 읽기에 자동 로더를 자동으로 사용합니다.

C. 데이터 엔지니어는 .load(sourcePath) 줄 앞에 .autoLoader 줄을 추가해야 합니다.

D. 변경할 필요가 없습니다. format("cloudFiles")을 포함하면 Auto Loader를 사용할 수 있습니다.

E. 데이터 엔지니어는 format("cloudFiles") 행을 format("autoLoader")으로 변경해야 합니다.

A. 1. [email protected]으로 SELECT CREATE MODIFY ON TABLE 판매 권한 부여

B. 1. 테이블 판매에 대한 모든 권한을 [email protected]으로 부여합니다.

C. 1. [email protected]으로 테이블 판매에 대한 사용 권한 부여

D. 1. [email protected] 테이블에 대한 모든 권한을 영업팀에 부여합니다.

E. 1. GRANT SELECT ON TABLE 판매를 [email protected]으로;