A. Parquet은 행 단위로 데이터를 압축하기 때문에 문자열은 문자가 여러 번 반복될 때만 압축됩니다.

B. Delta Lake는 쿼리 필터를 기반으로 데이터 건너뛰기에 활용되는 각 테이블의 처음 32개 열에 대한 통계를 자동으로 수집합니다.

C. Lakehouse의 뷰는 항상 최신 버전의 소스 테이블에 대한 유효한 캐시를 유지합니다.

D. 기본 키와 외래 키 제약 조건을 활용하면 차원 테이블에 중복 값이 ​​입력되지 않도록 할 수 있습니다.

E. Z 순서는 Delta Lake 테이블에 저장된 숫자 값에만 적용될 수 있습니다.

A. 브랜치 삭제

B. Databricks CICD 파이프라인 트리거

C. 코드 커밋 및 푸시

D. 풀 리퀘스트 생성

E. 풀 리퀘스트 승인

A. COMMIT 명령이 실행될 때까지 아무 일도 일어나지 않습니다.

B. 테이블은 카탈로그에서 제거되지만 데이터는 저장소에 남아 있습니다.

C. 테이블이 카탈로그에서 제거되고 데이터가 삭제됩니다.

D. Delta Lake가 프로덕션 데이터 삭제를 방지하므로 오류가 발생합니다.

E. 데이터는 삭제된 것으로 표시되지만 시간 여행을 통해 복구할 수 있습니다.

A. 각 실행자가 디렉토리 파티션을 기반으로 여러 파일을 쓰는 대신, 데이터를 그룹화하여 파일 수를 줄이기 위해 쓰기 전에 셔플이 발생합니다.

B. 최적화된 쓰기는 디렉토리 파티션 대신 논리 파티션을 사용하며, 파티션 경계는 메타데이터에만 표현되고, 적은 수의 작은 파일이 작성됩니다.

C. 쓰기가 완료된 후 비동기 작업이 실행되어 파일을 더 압축할 수 있는지 감지합니다. 예, OPTIMIZE 작업은 기본값인 1GB에 맞춰 실행됩니다.

D. 작업 클러스터가 종료되기 전에 가장 최근 작업 중에 수정된 모든 테이블에서 OPTIMIZE가 실행됩니다.

A. DELTA 테이블 이름에 추가

B. 테이블 이름에 추가

C. DELTA를 table_name에 복사

D. 테이블 이름에 삽입

E. 테이블 이름 업데이트