A. Python, Job, SQL Cluster, 이메일 주소

B. SQL, 알림, 새로 고침, 이메일 주소

C. SQL, Job, SQL Cluster, 이메일 주소

D. SQL, 작업, 새로 고침, 이메일 주소

E. Python, Job, Refresh, 이메일 주소

A. 작업이 실행될 때마다 새로 업데이트된 레코드가 대상 테이블에 병합되어 동일한 기본 키를 가진 이전 값을 덮어씁니다.

B. 작업이 실행될 때마다 삽입 또는 업데이트된 레코드의 전체 사용 가능한 기록이 대상 테이블에 추가되어 많은 중복 항목이 발생합니다.

C. 작업이 실행될 때마다 삽입 또는 업데이트된 레코드의 전체 기록을 사용하여 대상 테이블을 덮어쓰고 원하는 결과를 얻습니다.

D. 작업이 실행될 때마다 원본 버전과 현재 버전 간의 차이가 계산됩니다. 이로 인해 일부 레코드에 중복 항목이 생길 수 있습니다.

E. 작업이 실행될 때마다 마지막 실행 이후 삽입되거나 업데이트된 레코드만 대상 테이블에 추가되어 원하는 결과를 제공합니다.

A. 자동 로더를 사용하여 계정 내역 디렉토리의 새 파일을 구독합니다. 구조화된 스트리밍 트리거를 한 번 구성하여 새로 감지된 파일을 계정 현재 테이블에 일괄 업데이트합니다.

B. 사용자 ID로 그룹화된 계정 내역 테이블에 대한 쿼리 결과를 사용하고 마지막 업데이트의 최대값으로 필터링하여 각 배치로 계정 현재 테이블을 덮어씁니다.

C. 마지막으로 업데이트된 필드와 가장 최근에 처리된 시간, 사용자 ID별 최대 마지막 iogin을 사용하여 계정 내역의 레코드를 필터링합니다. 각 사용자 ID에 대한 최신 값을 업데이트하거나 삽입하기 위한 병합 명령문을 작성합니다.

D. Delta Lake 버전 기록을 사용하여 최신 버전의 계정 기록과 이전 버전의 계정 기록 간의 차이점을 파악한 다음, 이 레코드를 현재 계정에 기록합니다.

E. 마지막으로 업데이트된 필드와 가장 최근에 처리된 시간을 사용하여 계정 내역의 레코드를 필터링하고, 사용자 이름에 대한 중복을 제거합니다. 각 사용자 이름에 대한 최신 값을 업데이트하거나 삽입하기 위한 병합 명령문을 작성합니다.

A. 1. users_jdbc 테이블 생성
2. SQLITE 사용하기
3.옵션(
4. url = "jdbc:/sqmple_db",
5. dbtable = "사용자"
6.)

B. 1. users_jdbc 테이블 생성
2. SQL 사용
3.URL = {서버:"jdbc:/sqmple_db",dbtable: "사용자"}

C. 1. users_jdbc 테이블 생성
2. SQL 사용
3.옵션(
4. url = "jdbc:sqlite:/sqmple_db",
5. dbtable = "사용자"
6.)

D. 1. users_jdbc 테이블 생성
2. org.apache.spark.sql.jdbc.sqlite 사용
3.옵션(
4. url = "jdbc:/sqmple_db",
5. dbtable = "사용자"
6.)

E. 1. users_jdbc 테이블 생성
2.org.apache.spark.sql.jdbc 사용
3.옵션(
4. url = "jdbc:sqlite:/sqmple_db",
5. dbtable = "사용자"
6.)

A. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되고 데이터는 변경되지 않습니다.

B. 테이블 이름 변경은 Delta 트랜잭션 로그에 기록됩니다.

C. 모든 관련 파일과 메타데이터는 단일 ACID 트랜잭션에서 삭제되고 다시 생성됩니다.

D. 메타스토어의 테이블 참조가 업데이트되고 모든 데이터 파일이 이동됩니다.

E. 이름이 바뀐 테이블에 대해 새로운 Delta 트랜잭션 로그가 생성됩니다.