A. 이 기능을 추가하기 위해 Databricks에 기능 요청을 제출할 수 있습니다.

B. PySpark를 사용하여 쿼리를 래핑하고 Python의 제어 흐름 시스템을 사용하여 최종 쿼리를 언제 실행할지 결정할 수 있습니다.

C. 그들은 일요일에만 전체 프로그램을 운영할 수 있었습니다.

D. 최종 쿼리에서 소스 테이블에 대한 액세스를 자동으로 제한하여 일요일에만 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.

E. 최종 쿼리에서 사용된 데이터를 새 테이블로 분리하기 위해 데이터 모델을 재설계할 수 있습니다.

A. my_table에서 SELECT count(member_id)를 실행합니다.

B. my_table에서 count(member_id) - count_null(member_id)를 선택합니다.

C. my_table에서 count_if(member_id가 NULL인 경우)를 선택합니다.

D. my_table에서 null(멤버_id)를 선택합니다.

E. my_table에서 count_null(멤버_id)을 선택합니다.

A. Databricks SQL에서 사용 가능한 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.

B. 모든 용도의 클러스터 대신 작업 클러스터를 사용할 수 있습니다.

C. 클러스터를 단일 노드로 구성할 수 있습니다.

D. 클러스터 풀에 속한 클러스터를 사용할 수 있습니다.

E. 더 큰 데이터 크기에 맞게 클러스터를 자동 확장하도록 구성할 수 있습니다.

A. 기대치를 위반하는 레코드는 대상 데이터 세트에 추가되고 이벤트 로그에 유효하지 않은 것으로 기록됩니다.

B. 기대 사항을 위반하는 레코드로 인해 작업이 실패합니다.

C. 기대치를 위반하는 레코드는 대상 데이터 세트에서 삭제되고 이벤트 로그에 잘못된 것으로 기록됩니다.

D. 기대치를 위반하는 레코드는 대상 데이터 세트에서 삭제되고 격리 테이블에 로드됩니다.

E. 기대치를 위반하는 레코드는 대상 데이터 세트에 추가되고 대상 데이터 세트에 추가된 필드에서 유효하지 않은 것으로 플래그가 지정됩니다.

A. Notebook의 각 셀에 경고 시스템을 수동으로 프로그래밍합니다.

B. 작업 페이지에서 알림 설정

C. 노트북에 알림 설정

D. 작업 실패 시 작업 소유자에게 알릴 방법이 없습니다.

E. MLflow 모델 레지스트리 웹훅