A. 데이터 공유

B. 유니티 카탈로그

C. 델타 호수

D. 단일 저장 위치 사용

E. DELTA LIVE 파이프라인

A. 데이터베이스를 생성할 때마다 위치 키워드를 사용해야 합니다.

B. 모든 테이블 저장소에 대한 외부 데이터 웨어하우스를 구성할 때 모든 ELT에 대해 Databricks를 활용하세요.

C. 테이블을 생성할 때마다 위치 키워드를 사용해야 합니다.

D. 테이블을 생성할 때 create table 문에서 external 키워드를 사용해야 합니다.

E. 작업 공간을 구성할 때 외부 클라우드 개체 스토리지가 마운트되었는지 확인하세요.

A. spark.readStream.table("bronze")을 반환합니다.

B. spark.readStream.load("bronze")를 반환합니다.

C. 

D. spark.read.option("readChangeFeed", "true").table("bronze")을 반환합니다.

E. 

A. 비밀이 추가된 작업 공간에서 모든 사용자가 관리자로 구성되어 있는 한 추가 구성은 필요하지 않습니다.

B. "읽기" 권한은 주어진 팀에서 사용될 자격 증명만 포함하는 비밀 범위에 설정되어야 합니다.

C. "관리" 권한은 주어진 팀에서 사용될 자격 증명만 포함하는 비밀 범위에 설정되어야 합니다.

D. ''읽기'' 권한은 해당 팀에서 사용될 자격 증명에 매핑된 비밀 키에 설정되어야 합니다.

A. Databricks에서 사용하는 텅스텐 인코딩은 문자열 데이터를 저장하는 데 최적화되어 있습니다. JSON 문자열을 쿼리하기 위한 새로 추가된 기본 지원은 문자열 유형이 항상 가장 효율적이라는 것을 의미합니다.

B. Delta Lake는 데이터 저장에 Parquet를 사용하므로 파일 바닥글 정보만 수정하면 데이터 유형을 쉽게 확장할 수 있습니다.

C. 데이터 엔지니어링 작업과 관련된 가장 큰 비용은 코드 작성에 필요한 인력입니다. 따라서 모든 마이그레이션 작업에서 테이블 선언 논리를 자동화하는 것이 우선순위가 되어야 합니다.

D. Databricks는 관찰된 모든 데이터를 처리할 수 있는 유형을 사용하여 스키마를 추론하므로 유형을 수동으로 설정하면 데이터 품질 적용에 대한 보장성이 더욱 높아집니다.

E. .Databricks의 스키마 추론 및 진화는 추론된 유형이 항상 다운스트림 시스템에서 사용하는 데이터 유형과 정확하게 일치하도록 보장합니다.