A. ETL 처리량 및 분석 쿼리 성능 최적화

B. 중복 기록 제거

C. 집계 없이 원본 데이터의 입자를 유지합니다.

D. 데이터 품질 검사 및 스키마 시행

E. ML 애플리케이션, 보고, 대시보드 및 임시 보고서를 강화합니다.

A. Unity 카탈로그를 사용하여 행과 열에 대한 액세스 권한 부여

B. 행 및 열 액세스 제어 목록

C. 다이내믹 뷰 기능 사용

D. 데이터 액세스 제어 목록

E. Unity 카탈로그를 사용한 동적 액세스 제어 목록

A. 1.order_date = dbutils.widgets.get("widget_order_date")
2.
3.spark.sql(f"SELECT * FROM sales WHERE orderDate = 'order_date' ")

B. 1.order_date = dbutils.widgets.get("widget_order_date")
2.
3.spark.sql(f"SELECT * FROM sales WHERE orderDate = 'f{order_date }'")

C. 1.order_date = dbutils.widgets.get("widget_order_date")
2.
3.spark.sql("SELECT * FROM sales WHERE orderDate = order_date")

D. 1.order_date = dbutils.widgets.get("widget_order_date")
2.
3.spark.sql(f"SELECT * FROM sales WHERE orderDate = '${order_date }' ")

E. 1.order_date = dbutils.widgets.get("widget_order_date")
2.
3.spark.sql(f"SELECT * FROM sales WHERE orderDate = '{order_date}' ")
(옳은)

A. 예상을 위반하는 레코드로 인해 작업이 실패합니다.

B. 예상을 위반한 레코드가 대상 데이터 세트에 추가되고 이벤트 로그에 유효하지 않은 것으로 기록됩니다.

C. 기대치를 위반하는 레코드는 대상 데이터 세트에서 삭제되고 검역 테이블에 로드됩니다.

D. 예상을 위반하는 레코드는 대상 데이터 세트에서 삭제되고 이벤트 로그에 유효하지 않은 것으로 기록됩니다.

E. 예상을 위반하는 레코드가 대상 데이터 세트에 추가되고 대상 데이터 세트에 추가된 필드에서 유효하지 않은 것으로 플래그가 지정됩니다.

A. 스파크 제출

B. 델타 라이브 파이프라인

C. Databricks SQL 대시보드 새로 고침

D. 파이썬

E. 노트북