Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 문제 31
데이터 아키텍트는 Lakehouse의 모든 테이블을 외부 Delta Lake 테이블로 구성해야 한다고 명령했습니다.
어떤 접근 방식을 사용하면 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
어떤 접근 방식을 사용하면 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 문제 32
비즈니스 인텔리전스 팀은 소매 스토리에 대한 다양한 요약 지표를 추적하도록 구성된 대시보드를 보유하고 있습니다.
여기에는 전날 총 매출과 함께 다양한 기간의 총액 및 평균이 포함됩니다. 이 대시보드를 채우는 데 필요한 필드는 다음과 같은 스키마를 갖습니다.
수요 예측을 위해 Lakehouse는 거의 실시간으로 증분 업데이트되는 모든 품목별 매출을 포함하는 검증된 테이블을 보유하고 있습니다. products_per_order라는 이름의 이 테이블에는 다음 필드가 포함되어 있습니다.
장기 판매 추세 보고의 변동성이 적기 때문에 새로운 대시보드를 사용하는 분석가는 하루에 한 번만 데이터를 새로 고치면 됩니다. 일반적인 업무 시간 동안 많은 사용자가 대시보드를 대화형으로 쿼리하기 때문에 결과를 신속하게 반환하고 각 구현과 관련된 총 컴퓨팅 부하를 줄일 수 있습니다.
최종 사용자의 기대에 부응하는 동시에 발생 가능한 비용을 통제하고 제한하는 솔루션은 무엇일까요?
여기에는 전날 총 매출과 함께 다양한 기간의 총액 및 평균이 포함됩니다. 이 대시보드를 채우는 데 필요한 필드는 다음과 같은 스키마를 갖습니다.
수요 예측을 위해 Lakehouse는 거의 실시간으로 증분 업데이트되는 모든 품목별 매출을 포함하는 검증된 테이블을 보유하고 있습니다. products_per_order라는 이름의 이 테이블에는 다음 필드가 포함되어 있습니다.
장기 판매 추세 보고의 변동성이 적기 때문에 새로운 대시보드를 사용하는 분석가는 하루에 한 번만 데이터를 새로 고치면 됩니다. 일반적인 업무 시간 동안 많은 사용자가 대시보드를 대화형으로 쿼리하기 때문에 결과를 신속하게 반환하고 각 구현과 관련된 총 컴퓨팅 부하를 줄일 수 있습니다.
최종 사용자의 기대에 부응하는 동시에 발생 가능한 비용을 통제하고 제한하는 솔루션은 무엇일까요?
Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 문제 33
스트리밍 비디오 분석팀은 매일 수십억 개의 이벤트를 Unity 카탈로그에서 관리하는 델타 테이블 video_events에 수집합니다. 분석가들은 user_id, campaign_id, region과 같은 열에 대해 임시 지점 조회 쿼리를 실행합니다. 분석팀은 OPTIMIZE video_events ZORDER BY (user_id, campaign_id, region)를 수동으로 실행하지만, 최근 데이터에서는 여전히 성능이 저하되고 운영 오버헤드가 발생하여 불편을 겪고 있습니다. 분석팀은 쿼리 패턴이 변화함에 따라 자주 사용되는 열을 동일한 위치에 유지할 수 있는 자동화된 방법을 원합니다.
Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 문제 34
viewupdates는 customers 테이블에 삽입되거나 업데이트될 모든 새로 수집된 데이터의 증분적 배치를 나타냅니다.
다음 논리는 이러한 레코드를 처리하는 데 사용됩니다.
이 구현을 설명하는 문장은 무엇입니까?
다음 논리는 이러한 레코드를 처리하는 데 사용됩니다.
이 구현을 설명하는 문장은 무엇입니까?
Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 문제 35
데이터 엔지니어는 정적 userlookup 테이블의 값을 스트리밍 DataFrame streamingDF와 결합하기 위해 조인 작업을 수행하고 있습니다.
어떤 코드 블록이 잘못된 스트림 정적 조인을 수행하려고 시도합니까?
어떤 코드 블록이 잘못된 스트림 정적 조인을 수행하려고 시도합니까?