무료 온라인 액세스 Snowflake.ARA-C01.v2024-06-04.q106 모의 시험 (Page 14)

ARA-C01 문제 61

회사에 Google Cloud Storage에 데이터를 저장하는 외부 공급업체가 있습니다. 회사의 Snowflake 계정은 Azure에 설정되어 있습니다.
공급업체의 데이터를 Snowflake로 로드하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?

A. 공급업체에 Snowflake 계정을 생성하고 Snowflake에 데이터를 로드하고 데이터 공유를 생성하도록 요청합니다.

B. Google Cloud Storage에 외부 스테이지를 만들고 외부 테이블을 사용하여 Snowflake에 데이터를 로드합니다.

C. 외부 도구를 사용하여 Google Cloud Storage에서 Azure Blob Storage로 데이터를 복사하고 Blob Storage에서 Snowflake로 데이터를 로드합니다.

D. Google Cloud Platform(GCP)에서 Snowflake 계정을 만들고, 이 계정으로 데이터를 수집하고, 데이터 복제를 사용하여 데이터를 GCP에서 Azure로 이동합니다.

ARA-C01 문제 62

회사의 일일 Snowflake 워크로드는 오후 9시에서 11시 사이에 트리거되는 엄청난 수의 동시 쿼리로 구성됩니다. 개인 수준에서 이러한 쿼리는 짧은 시간 내에 완료되는 더 작은 문입니다.
이 워크로드의 성능을 향상시키기 위해 회사의 설계자는 어떤 구성을 구현할 수 있습니까? (2개를 선택하세요.)

A. 워크로드 기간 동안 최대화 모드에서 다중 클러스터 가상 웨어하우스를 활성화합니다.

B. MAX_CONCURRENCY_LEVEL을 가상 웨어하우스 레벨에서 기본값인 8보다 높은 값으로 설정합니다.

C. 가상 창고의 크기를 X-Large 크기로 늘립니다.

D. 이 워크로드를 통해 처리되는 데이터의 양을 줄입니다.

E. 연결 시간 제한을 기본값보다 높은 값으로 설정합니다.

ARA-C01 문제 63

설계자는 ON_ERROR=SKIP_FILE 옵션과 함께 COPY INTO를 사용하여 해당 테이블 단계를 사용하여 CSV 파일을 TABLEA라는 테이블에 대량 로드합니다. file5.csv라는 파일 하나가 로드되지 않습니다. Architect는 파일을 수정하고 이전과 정확히 동일한 파일 이름을 사용하여 스테이지에 다시 로드합니다.
스테이지에서 file5.csv 파일만 로드하려면 Architect가 어떤 명령을 사용해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A. @%tablea에서 테이블a로 복사 RETURN_FAILED_ONLY = TRUE;

B. @%tablea에서 tablea로 복사합니다.

C. @%tablea에서 tablea로 복사 FILES = ('file5.csv');

D. @%tablea에서 tablea로 복사 FORCE = TRUE;

E. @%tablea에서 테이블로 복사 NEW_FILES_ONLY = TRUE;

F. @%tablea에서 tablea로 복사 MERGE = TRUE;

ARA-C01 문제 64

Kafka용 Snowflake Connector를 사용할 때 메시지에 어떤 데이터 형식이 지원됩니까? (2개를 선택하세요.)

A. CSV

B. XML

C. 아브로

D. JSON

E. 쪽모이 세공 마루

ARA-C01 문제 65

CSV 파일 형식으로 <table> 명령으로 복사를 사용할 때 match_by_column_name 매개변수는 어떻게 작동합니까?

A. 대소문자를 구분하는 테이블 열 이름과 일치하는 헤더가 CSV 파일에 있을 것으로 예상합니다.

B. 매개변수가 무시됩니다.

C. 명령이 오류를 반환합니다.

D. 이 명령은 파일에 일치하지 않는 열이 있다는 경고를 반환합니다.

정답: B

옵션 B는 이벤트 알림을 활용하여 새 레코드가 객체 스토리지에 도착할 때 Snowpipe를 사용하여 데이터를 지속적이고 효율적으로 수집하므로 요구 사항을 충족하는 가장 좋은 설계입니다. Snowpipe는 외부 소스의 데이터를 Snowflake 테이블1로 자동 로드하는 서비스입니다. 또한 스트림과 작업을 사용하여 수집된 데이터에 대한 변환을 조정합니다. 스트림은 테이블의 변경 내역을 저장하는 객체이고, 태스크는 일정에 따라 또는 다른 태스크에 의해 트리거될 때 SQL 문을 실행하는 객체입니다2. 또한 옵션 B는 외부 함수를 사용하여 Amazon Comprehend로 모델 추론을 수행하고 최종 레코드를 Snowflake 테이블에 기록합니다. 외부 함수는 Snowflake3에서 기본적으로 지원하지 않는 계산을 수행하기 위해 Amazon Comprehend와 같은 외부 API를 호출하는 사용자 정의 함수입니다. 마지막으로 옵션 B는 Snowflake Marketplace를 사용하여 다양한 지역에서 다양한 클라우드 제공업체를 사용하는 광고 회사가 식별되지 않은 최종 데이터 세트를 공개적으로 사용할 수 있도록 합니다. Snowflake Marketplace는 데이터 공급자가 사용하는 클라우드 플랫폼이나 지역에 관계없이 데이터 소비자와 데이터 세트를 나열하고 공유할 수 있는 플랫폼입니다4.
옵션 A는 복사를 사용하여 데이터를 수집하므로 Snowpipe만큼 효율적이고 연속적이지 않기 때문에 최상의 디자인이 아닙니다. 복사 대상은 단일 트랜잭션으로 파일의 데이터를 테이블로 로드하는 SQL 명령입니다. 또한 데이터를 Amazon S3로 내보내 Amazon Comprehend를 통해 모델 추론을 수행합니다. 이는 추가 단계를 추가하고 인프라의 운영 복잡성과 유지 관리를 증가시킵니다.
옵션 C는 Amazon EMR 및 PySpark를 사용하여 데이터를 수집하고 변환하기 때문에 최상의 설계가 아니며, 이로 인해 인프라의 운영 복잡성과 유지 관리도 증가합니다. Amazon EMR은 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하기 위해 관리형 하둡 프레임워크를 제공하는 클라우드 서비스입니다. PySpark는 Hadoop에서 실행할 수 있는 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Spark용 Python API입니다. 옵션 C는 또한 Amazon Comprehend 텍스트 분석 API를 활용하여 모델 추론을 수행하는 Python 프로그램을 개발하므로 개발 노력이 늘어납니다.
옵션 D는 수집 방법을 제외하고 옵션 A와 동일하므로 최적의 설계는 아닙니다. Amazon Comprehend를 사용하여 모델 추론을 수행하기 위해 여전히 데이터를 Amazon S3로 내보내는데, 이는 추가 단계를 추가하고 인프라의 운영 복잡성과 유지 관리를 증가시킵니다.
참조:
<table>로 복사 명령은 준비된 파일의 데이터를 Snowflake의 기존 테이블로 로드하는 데 사용됩니다. 이 명령은 CSV, JSON, AVRO, ORC, PARQUET 및 XML1과 같은 다양한 파일 형식을 지원합니다.
match_by_column_name 매개변수는 반구조화된 데이터를 소스 데이터에 표시된 해당 열과 일치하는 대상 테이블의 별도 열에 로드할 수 있는 복사 옵션입니다. 매개변수는 다음 값 중 하나를 가질 수 있습니다2:
CASE_SENSITIVE: 원본 데이터의 컬럼 이름은 대상 테이블의 컬럼 이름과 대소문자를 포함하여 정확히 일치해야 합니다. 이것이 기본값입니다.
CASE_INSENSITIVE: 원본 데이터의 컬럼 이름이 대상 테이블의 컬럼 이름과 일치해야 하지만 대소문자는 무시됩니다.
NONE: 원본 데이터의 컬럼 이름을 무시하고, 대상 테이블의 컬럼 순서에 따라 데이터를 로드한다.
match_by_column_name 매개변수는 JSON, AVRO, ORC, PARQUET 및 XML과 같은 반구조화된 데이터에만 적용됩니다. 구조화된 데이터로 간주되는 CSV 데이터에는 적용되지 않습니다2.
CSV 파일 형식으로 <table> 명령으로 복사를 사용하는 경우 match_by_column_name 매개변수는 다음과 같이 작동합니다2:
CSV 파일에는 대소문자를 구분하는 테이블 열 이름과 일치하는 헤더가 있을 것으로 예상합니다. 이는 CSV 파일의 첫 번째 행에 열 이름이 포함되어야 하며 대소문자를 포함하여 대상 테이블의 열 이름과 정확히 일치해야 함을 의미합니다. 헤더가 없거나 일치하지 않는 경우 명령은 오류를 반환합니다.
NONE으로 설정되어 있어도 매개변수는 무시되지 않습니다. 명령은 여전히 CSV 파일의 열 이름을 대상 테이블의 열 이름과 일치시키려고 시도하며 일치하지 않으면 오류를 반환합니다.
이 명령은 파일에 일치하지 않는 열이 있다는 경고를 반환하지 않습니다. 열 이름이 일치하면 데이터를 성공적으로 로드하고, 일치하지 않으면 오류를 반환합니다.
1: <테이블>에 복사 | 눈송이 문서
2: MATCH_BY_COLUMN_NAME | 눈송이 문서

다른 버전: 623Snowflake.ARA-C01.v2024-07-08.q134; 867Snowflake.ARA-C01.v2023-09-04.q80

최근 업로드: 108Microsoft.AZ-500-KR.v2026-06-04.q213; 110Microsoft.DP-600-KR.v2026-06-04.q98; 104Microsoft.AZ-204-KR.v2026-06-04.q237; 136Microsoft.PL-600-KR.v2026-06-04.q112; 188Microsoft.SC-300-KR.v2026-06-03.q151; 149Microsoft.DP-600-KR.v2026-06-03.q70; 865PMI.PMP-KR.v2026-06-01.q1069; 227Microsoft.MS-102-KR.v2026-06-01.q252; 207Amazon.DOP-C02-KR.v2026-06-01.q207; 159Microsoft.AZ-104-KR.v2026-06-01.q197