A. spark.sql(f"SELECT * FROM f{schema_name.table_name}")

B. spark.sql(f"SELECT * FROM {schem_name.table_name}")

C. spark.sql(f"SELECT * FROM ${schema_name}.${table_name}")

D. spark.sql(f"SELECT * FROM {schema_name}.{table_name}")

E. spark.sql("schema_name.table_name에서 * 선택")

A. 메타스토어에서 테이블, 메타데이터(델타 로그, 기록) 및 스토리지의 데이터를 삭제합니다.

B. 메타스토어, 데이터에서 테이블을 삭제하지만 스토리지에 메타데이터(델타 로그, 히스토리)는 유지합니다.

C. 메타스토어, 메타데이터(델타 로그, 히스토리)에서 테이블을 삭제하지만 데이터는 스토리지에 유지

D. 메타스토어에서 테이블을 삭제하지만 메타데이터(델타 로그, 히스토리) 및 데이터는 스토리지에 유지합니다.

E. 메타스토어의 테이블과 스토리지의 데이터를 삭제하지만 메타데이터(델타 로그, 히스토리)는 유지합니다.

A. 타임스탬프를 사람이 읽을 수 있는 형식으로 구문 분석하여 데이터를 보강하는 작업

B. 이미 대시보드에 입력된 집계 데이터를 쿼리하는 작업

C. 스트리밍 소스에서 Lakehouse로 원시 데이터를 수집하는 작업

D. 정리된 데이터를 집계하여 표준 요약 통계를 생성하는 작업

E. 형식이 잘못된 레코드를 제거하여 데이터를 정리하는 작업

A. 작업 UI에서 쿼리가 1일마다 실행되도록 예약할 수 있습니다.

B. Databricks SQL의 쿼리 페이지에서 쿼리가 1일마다 새로 고쳐지도록 예약할 수 있습니다.

C. 작업 UI에서 쿼리가 12시간마다 실행되도록 예약할 수 있습니다.

D. Databricks SQL의 SQL 엔드포인트 페이지에서 1일마다 새로 고치도록 쿼리를 예약할 수 있습니다.

E. Databricks SQL의 SQL 엔드포인트 페이지에서 12시간마다 새로 고치도록 쿼리를 예약할 수 있습니다.

A. 분기 삭제

B. Databricks CICD 파이프라인 트리거

C. 코드 커밋 및 푸시

D. 풀 리퀘스트 생성

E. 풀 요청 승인