A. 기존 Job에서 기존 작업을 복제하고 업데이트하여 새 Notebook을 실행할 수 있습니다.

B. 기존 작업에서 새 작업을 만든 다음 원래 작업의 종속성으로 추가할 수 있습니다.

C. 기존 작업에서 새 작업을 만든 다음 원래 작업을 새 작업의 종속성으로 추가할 수 있습니다.

D. 처음부터 새 작업을 만들고 두 작업을 동시에 실행할 수 있습니다.

E. 기존 작업을 새 작업으로 복제한 다음 편집하여 새 노트북을 실행할 수 있습니다.

A. 두 팀은 데이터 크기가 증가함에 따라 작업을 자동으로 확장합니다.

B. 두 팀은 모두 작업에 동일한 진실의 근원을 사용합니다.

C. 두 팀은 같은 부서에 보고하도록 재편성됩니다.

D. 두 팀은 실시간으로 프로젝트에 협업할 수 있습니다.

E. 두 팀 모두 임시 요청에 더 빨리 대응할 것입니다.

A. 체크포인팅 및 미리 쓰기 로그

B. 구조화된 스트리밍은 각 트리거에서 처리되는 데이터의 오프셋 범위를 기록할 수 없습니다.

C. 재생 가능한 소스 및 멱등 싱크

D. 미리 쓰기 로그 및 멱등 싱크

E. 체크포인팅 및 멱등 싱크

A. 드롭

B. 무시

C. 병합

D. 추가

E. 삽입

A. spark.sql("판매")

B. spark.table("판매")

C. 판매에서 *를 선택하세요

D. spark.delta.table("판매")

E. PySpark와 SQL 간에 데이터를 공유할 방법이 없습니다.