A. DLT 파이프라인을 개발할 때 각 테이블에 대해 별도의 기대치를 설정할 수 있습니다.

B. 어떤 테이블이 레코드를 삭제하는지 확인할 수 없습니다.

C. 기록이 삭제되면 이메일을 통해 알리도록 DLT를 설정할 수 있습니다.

D. DLT 파이프라인 페이지로 이동하여 각 테이블을 클릭하고 데이터 품질 통계를 볼 수 있습니다.

E. DLT 파이프라인 페이지로 이동하여 "오류" 버튼을 클릭하고 현재 오류를 검토할 수 있습니다.

A. 복제

B. 푸시

C. 커밋

D. 당기기

E. 병합

A. Databricks Repos는 개발 진행 상황을 자동으로 저장합니다.

B. Databricks Repos는 여러 분기 사용을 지원합니다.

C. Databricks Repos를 통해 사용자는 이전 버전의 노트북으로 되돌릴 수 있습니다.

D. Databricks Repos는 특정 변경 사항에 대해 설명하는 기능을 제공합니다.

E. Databricks Repos는 Databricks Lakehouse 플랫폼 내에 완전히 보관됩니다.

A. SELECT * FROM 판매

B. PySpark와 SQL 간에 데이터를 공유할 방법이 없습니다.

C. Spark.sql("판매")

D. Spark.delta.table("판매액")

E. 스파크.테이블("판매")

A. 작업 UI의 작업 탭으로 이동하고 활성 실행을 클릭하여 처리 중인 노트북을 검토할 수 있습니다.

B. 작업 UI의 작업 탭으로 이동하여 처리 중인 노트북을 즉시 검토할 수 있습니다.

C. 작업 UI의 실행 탭으로 이동하여 처리 중인 노트북을 즉시 검토할 수 있습니다.

D. 작업 UI의 실행 탭으로 이동하고 활성 실행을 클릭하여 처리 중인 노트북을 검토할 수 있습니다.

E. 작업 태스크가 느리게 실행되는 이유를 확인할 방법이 없습니다.