A. 작업 A와 B와 관련된 노트북에 표현된 모든 논리가 성공적으로 완료되었습니다. 작업 C의 일부 작업만 성공적으로 완료되었을 수 있습니다.

B. 작업 A와 B와 관련된 노트북에 표현된 모든 로직이 성공적으로 완료되었습니다. 작업 C에서 변경된 사항은 작업 실패로 인해 되돌려집니다.

C. 작업 A와 관련된 노트북에 표현된 모든 로직이 성공적으로 완료되었습니다. 단계 실패로 인해 작업 B와 C는 변경 사항을 커밋하지 않습니다.

D. 모든 작업은 종속성 그래프로 관리되므로 모든 작업이 성공적으로 완료될 때까지 Lakehouse에 변경 사항이 커밋되지 않습니다.

E. 모든 작업이 성공적으로 완료되지 않으면 레이크하우스에 변경 사항이 커밋되지 않습니다. 작업 C가 실패했으므로 모든 커밋이 자동으로 롤백됩니다.

A. 고객 테이블은 타입 3 테이블로 구현되었으며, 이전 값은 현재 값과 함께 새로운 열로 유지됩니다.

B. 고객 테이블은 타입 2 테이블로 구현됩니다. 기존 값은 유지되지만 더 이상 사용되지 않는 것으로 표시되고 새 값이 삽입됩니다.

C. 고객 테이블은 Type 0 테이블로 구현되어 있으며, 모든 쓰기 작업은 기존 값을 변경하지 않고 새로운 값을 추가하는 방식으로만 수행됩니다.

D. 고객 테이블은 Type 1 테이블로 구현되어 있으며, 이전 값은 새 값으로 덮어쓰여지고 이력은 유지되지 않습니다.

E. 고객 테이블은 Type 2 테이블로 구현되어 있으며, 기존 값은 덮어쓰여지고 신규 고객은 추가됩니다.

A. 자동 추가

B. 자동 로더

C. 복사하여 붙여넣기

D. 구조화된 스트리밍

E. 체크포인트

A. 마케팅 테이블에서 영업팀에서 승인한 필드만 선택하여 뷰를 생성하고, 영업 명명 규칙에 따라 표준화해야 하는 필드 이름에는 별칭을 지정합니다.

B. CTAS 문을 사용하여 마케팅 테이블에서 파생 테이블을 생성하고, 변경 사항을 전파하기 위해 프로덕션 JON을 구성합니다.

C. 현재 운영 파이프라인에 병렬 테이블 쓰기 기능을 추가하여 마케팅 테이블의 요구 사항에 따라 달라지는 새로운 판매 테이블을 업데이트합니다.

D. 필요한 스키마로 새 테이블을 생성하고 Delta Lake의 DEEP CLONE 기능을 사용하여 한 테이블에 커밋된 변경 사항을 해당 테이블에 동기화합니다.

A. 모든 Delta Lake 트랜잭션은 단일 테이블에 대해 ACID를 준수하며, Databricks는 외래 키 제약 조건을 적용하지 않습니다.

B. Databricks는 해시된 식별자에 대해서만 외래 키 제약 조건을 허용하여 고도로 병렬화된 쓰기 작업에서 충돌을 방지합니다.

C. 외래 키는 기본 키 필드를 참조해야 하며, 여러 테이블에 데이터를 삽입할 때는 Delta Lake의 upsert 기능을 활용해야 합니다.

D. 여러 테이블에 동시에 커밋하려면 여러 테이블 잠금을 설정해야 하므로 교착 상태가 발생할 수 있습니다.