A. 1. 테이블 이름 = "판매"
2.schema_name = "bronze"
3.query = f"select * from schema_name.table_name"

B. 1. 테이블 이름 = "판매"
2.schema_name = "bronze"
3. 쿼리 = "select * from {schema_name}.{table_name}"

C. 1.table_name = "sales"
2.schema_name = "bronze"
3.query = f"select * from { schema_name}.{table_name}"

D. 1.table_name = "sales"
2.schema_name = "bronze"
3.query = f"select * from " + schema_name +"."+table_name"

A. 1. 부서가 None이 아닌 경우:
2. #코드 실행
3. 그렇지 않으면:
4. 통과
(옳은)

B. 1. (부서가 None이 아닌 경우)
2. #코드 실행
3.그렇지 않으면
4. 통과

C. 1. 부서가 None이 아닌 경우:
2. #코드 실행
3.끝:
4. 통과

D. 1. 부서가 None이 아닌 경우:
2. #코드 실행
3. 그런 다음:
4. 통과

E. 1. 부서가 None인 경우:
2. #코드 실행
3. 그렇지 않으면:
4. 통과

A. 모든 데이터는 2주마다 삭제되어야 합니다. Delta Lake의 시간 여행 기능을 활용하여 개인 식별 정보가 아닌 정보의 기록을 유지해야 합니다.

B. 데이터는 등록 필드를 기준으로 분할되어야 하며, 이를 통해 PII 디렉토리에 대한 ACL 및 삭제 명령을 설정할 수 있습니다.

C. 값 필드는 이진 데이터로 저장되므로 이 정보는 개인 식별 정보(PII)로 간주되지 않으며 특별한 주의가 필요하지 않습니다.

D. 파티션 필드를 기준으로 별도의 객체 저장 컨테이너를 지정하여 저장 수준에서 격리할 수 있습니다.

E. 데이터는 토픽 필드를 기준으로 분할되어야 하며, 이를 통해 ACL 및 삭제 문이 파티션 경계를 활용할 수 있습니다.

A. 기존 파티션을 유지하고 빈 패킹 최적화만 사용합니다. 다차원 필터의 경우 ZORDER 및 클러스터링은 필요하지 않습니다.

B. OPTIMIZE table_name을 주기적으로 실행하세요.

C. 유지 관리 오버헤드를 줄이기 위해 데이터 건너뛰기 통계를 비활성화하고, 대신 적응형 쿼리 실행을 사용합니다.

D. 최적화된 쓰기에만 의존합니다. Databricks는 시간이 지남에 따라 파티셔닝을 클러스터링으로 자동 대체합니다.

E. 정적 파티셔닝에서 Liquid 클러스터링으로 전환하고 customer_id와 같은 일반적인 필터를 반영하는 초기 클러스터링 키를 선택합니다.

A. 모든 레코드가 운영 데이터베이스에 캐시된 후 필터가 적용됩니다.

B. Parquet 파일의 바닥글을 스캔하여 위도 열의 최소값과 최대값 통계를 확인합니다.

C. 모든 레코드는 연결된 저장소에 캐시된 후 필터가 적용됩니다.

D. 델타 로그에서 위도 열의 최소값과 최대값 통계를 확인합니다.

E. Hive 메타스토어에서 위도 열의 최소값과 최대값 통계를 검색합니다.