A. Databricks 디버거는 변수 탐색기를 사용하여 변수 값을 한눈에 확인할 수 있도록 해줍니다.

B. 데이터 엔지니어는 변수 값이 무엇인지 확인하기 위해 print 문을 추가해야 합니다.

C. Databricks 디버거는 잘못된 데이터 유형이 제출될 경우 오류를 발생시키는 중단점을 설정할 수 있습니다.

D. Spark 사용자 인터페이스에는 이 세션에서 사용되는 변수가 포함된 디버그 탭이 있습니다.

A. SELECT count(member_id) FROM my_table;

B. SELECT count(member_id) - count_null(member_id) FROM my_table;

C. SELECT count_if(member_id IS NULL) FROM my_table;

D. SELECT null(member_id) FROM my_table;

E. SELECT count_null(member_id) FROM my_table;

A. 데이터 레이크하우스는 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 분석할 수 있도록 합니다.

B. 데이터 레이크하우스는 ACID를 준수하는 트랜잭션을 지원합니다.

C. 데이터 레이크하우스는 정형 데이터와 비정형 데이터를 위한 저장 솔루션을 제공합니다.

D. 데이터 레이크하우스는 개방형 형식으로 데이터를 저장합니다.

E. 데이터 레이크하우스는 머신 러닝 및 인공지능 워크로드를 지원합니다.

A. 테이블에 VACUUM 명령이 실행되었습니다.

B. 테이블에서 TIME TRAVEL 명령이 실행되었습니다.

C. 테이블에서 DELETE HISTORY 명령이 실행되었습니다.

D. OPTIMIZE 명령은 테이블 위에 없었습니다.

E. HISTORY 명령이 테이블에 대해 실행되었습니다.

A. 각 소스에 대해 별도의 커넥터를 사용하고, 소스에 적합한 증분 처리를 수행하며, 개별 Unity Catalog 스키마를 사용하고, 감사 규정 준수를 위해 Delta 테이블 버전을 유지합니다.

B. 배치 스케줄링, 공유 Unity 카탈로그 스키마 및 외부 저장 증분 스냅샷을 사용하는 단일 커넥터를 사용합니다.

C. 세 가지 소스 모두에 단일 Lakeflow 커넥터를 사용하고, Delta 테이블에 직접 쓰고, 테이블 버전 관리를 비활성화하여 스토리지 비용을 절감합니다.

D. 전체 로드 동기화만 지원하는 별도의 커넥터를 사용하고, 이력 데이터를 별도로 보관하며, 감사 쿼리를 위한 외부 테이블을 생성합니다.