A. REST API가 작업 생성 및 실행 트리거에 사용되었으므로 사용자 ID가 감사 로그에 기록되지 않습니다.

B. 이러한 이벤트는 별도로 관리되므로 사용자 A는 작업 생성 이벤트와 연결된 ID를 갖고, 사용자 B는 작업 실행 이벤트와 연결된 ID를 갖습니다.

C. REST API가 작업 생성 및 실행 트리거에 사용되었으므로 서비스 주체가 자동으로 이러한 이벤트를 식별하는 데 사용됩니다.

D. 사용자 A가 작업을 생성했으므로 해당 ID는 작업 생성 이벤트와 작업 실행 이벤트 모두와 연결됩니다.

E. 사용자 B가 마지막으로 작업을 구성했으므로 해당 ID는 작업 생성 이벤트와 작업 실행 이벤트 모두와 연결됩니다.

A. 스키마 이름.테이블 이름에서 *를 선택하세요

B. {schem_name.table_name}에서 *를 선택하세요

C. ${스키마_이름}.${테이블_이름}에서 *를 선택하세요

D. 스키마 이름.테이블 이름에서 *를 선택하세요

A. daily_store_sales 테이블에 대한 일괄 읽기로 적절한 집계 논리를 구현하고 각 업데이트로 store_sales_summary 테이블을 덮어씁니다.

B. daily_store_sales 테이블에 대한 일괄 읽기로 적절한 집계 논리를 구현하고 매일 밤 store_sales_summary 테이블에 새로운 행을 추가합니다.

C. daily_store_sales 테이블에 대한 일괄 읽기로 적절한 집계 논리를 구현하고 upsert 논리를 사용하여 store_sales_summary 테이블의 결과를 업데이트합니다.

D. daily_store_sales 테이블에 대한 구조화된 스트리밍 읽기로 적절한 집계 논리를 구현하고 upsert 논리를 사용하여 store_sales_summary 테이블의 결과를 업데이트합니다.

E. 구조화된 스트리밍을 사용하여 daily_store_sales에 대한 변경 데이터 피드를 구독하고 각 업데이트와 함께 store_sales_summary 테이블의 집계에 변경 사항을 적용합니다.

A. silver_customer_sales 테이블은 gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블의 모든 레코드에서 계산된 집계 값으로 일괄 처리 작업으로 덮어써집니다.

B. 일괄 작업은 gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블을 업데이트하여 customer_id를 기본 키로 사용하여 현재 버전의 테이블과 값이 다른 행만 교체합니다.

C. gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블은 silver_customer_sales 테이블의 모든 레코드에서 계산된 집계 값으로 일괄 처리 작업으로 덮어쓰여집니다.

D. 증분 작업은 상태 저장소의 실행 정보를 활용하여 gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블의 집계 값을 업데이트합니다.

E. 증분 작업은 silver_customer_sales 테이블에 새로운 행이 기록되었는지 감지합니다. 새로운 행이 감지되면 모든 집계가 다시 계산되어 gold_customer_lifetime_sales_summary 테이블을 덮어씁니다.

A. 클러스터 드라이버 로그를 확인하세요

B. 클러스터 이벤트 로그를 확인하세요
(옳은)

C. 작업 공간 로그

D. 저장 계정

E. 데이터 플레인