A. 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 모든 센서의 총 평균 온도가 120을 초과했습니다.

B. 최근 센서 기록 테이블이 쿼리를 3회 연속 실행하는 동안 응답하지 않았습니다.

C. 소스 쿼리가 3분 연속으로 제대로 업데이트되지 않아 다시 시작되었습니다.

D. 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 적어도 하나의 센서에 대한 최대 온도 기록이 120을 초과했습니다.

E. 쿼리를 3회 연속 실행했을 때 적어도 하나의 센서에 대한 평균 온도 기록이 120을 초과했습니다.

A. 1. 테이블 table_name을 생성하거나 교체합니다.
2. DELTA를 사용하여 열(id STRING, birthDate DATE, avgRating FLOAT)을 사용합니다.

B. 1. 테이블 table_name(id STRING, birthDate DATE, avgRating FLOAT)을 생성하거나 교체합니다.

C. 1. 테이블이 존재하지 않으면 테이블을 생성합니다. table_name(id STRING, birthDate DATE, avgRating FLOAT)

D. 1. 테이블 table_name을 AS로 생성 또는 교체
2. SELECT id STRING, birthDate DATE, avgRating FLOAT USING DELTA

E. 1. CREATE TABLE table_name AS
2. SELECT id STRING, birthDate DATE, avgRating FLOAT

A. 이전 기록에 대한 새로운 필드가 계산되지 않습니다.

B. 테이블 스키마를 업데이트하면 델타 트랜잭션 로그 메타데이터가 무효화됩니다.

C. 테이블 스키마를 업데이트하려면 추가된 각 파일에 대한 기본값을 제공해야 합니다.

D. Spark가 Kafka 소스에서 토픽 파티션 필드를 캡처할 수 없습니다.

A. raw_iot에서 파이프라인, 재설정, 허용 속성을 false로 설정합니다.

B. bpm_stats에서 파이프라인, 재설정, 허용 속성을 false로 설정합니다.

C. SkipChangeCommits 플래그를 true raw_lot로 설정합니다.

D. bpm_stats에서 skipChangeCommits 플래그를 true로 설정합니다.

A. 모든 논리는 쿼리 시간에 실행되고 쿼리가 시작될 당시 소스 테이블의 유효한 버전을 조인한 결과를 반환합니다.

B. 모든 로직은 테이블이 정의되면 실행되고 테이블 조인의 결과를 DBFS에 저장합니다. 이렇게 저장된 데이터는 테이블이 쿼리되면 반환됩니다.

C. 각 소스 테이블의 버전은 테이블 트랜잭션 로그에 저장되고, 쿼리 결과는 각 쿼리와 함께 DBFS에 저장됩니다.

D. 테이블이 정의되면 결과가 계산되어 캐시됩니다. 이러한 캐시된 결과는 새 레코드가 소스 테이블에 삽입될 때마다 점진적으로 업데이트됩니다.

E. 모든 논리는 쿼리 시간에 실행되고 쿼리가 완료될 때 소스 테이블의 유효한 버전을 조인한 결과를 반환합니다.