DEA-C01 문제 91
데이터 엔지니어링에서 데이터 계보의 주요 목적은 무엇입니까?
DEA-C01 문제 92
데이터 엔지니어가 영구 운영 데이터베이스(PROD)의 복제본으로 새로운 개발 데이터베이스(DEV)를 만들려고 합니다. 모든 테이블에 대해 Fail-safe를 비활성화해야 합니다.
어떤 명령이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?
어떤 명령이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?
DEA-C01 문제 93
Snowpipe API는 부하 보고서를 가져오기 위한 REST 엔드포인트를 제공합니다. insertReport라는 엔드포인트 중 하나는 insertFiles 엔드포인트를 통해 제출된 파일의 보고서를 검색하는 데 도움이 되며, 이 파일의 내용은 최근에 테이블에 수집되었습니다. 성공 응답(200)에는 최근에 테이블에 추가된 파일에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 응답은 아래와 같습니다.
1.{
2."파이프": "SNOWTESTDB.SFTESTSCHEMA.SFpipe",
3."completeResult": 참,
4."nextBeginMark": "1_16",
5. "파일": [
6.{
7."경로": "data4859992083898.csv",
8."스테이지위치": "s3://mybucket/",
9."파일 크기": 89,
10."수신시간": "2022-01-31T04:47:41.453Z",
11."마지막 삽입 시간": "2022-01-31T04:48:28.575Z",
12."행 삽입됨": 1,
13."행 분석됨": 1,
14."errorsSeen": 0,
15."오류 제한": 1,
16."complete": 참,
17. "상태": "????"
18.}
19.]
20.}
응답 본문의 상태 문자열 데이터의 올바른 값은 무엇입니까?
1.{
2."파이프": "SNOWTESTDB.SFTESTSCHEMA.SFpipe",
3."completeResult": 참,
4."nextBeginMark": "1_16",
5. "파일": [
6.{
7."경로": "data4859992083898.csv",
8."스테이지위치": "s3://mybucket/",
9."파일 크기": 89,
10."수신시간": "2022-01-31T04:47:41.453Z",
11."마지막 삽입 시간": "2022-01-31T04:48:28.575Z",
12."행 삽입됨": 1,
13."행 분석됨": 1,
14."errorsSeen": 0,
15."오류 제한": 1,
16."complete": 참,
17. "상태": "????"
18.}
19.]
20.}
응답 본문의 상태 문자열 데이터의 올바른 값은 무엇입니까?
DEA-C01 문제 94
데이터 엔지니어로서 과거 데이터 분석을 위해 AWS Glacier Deep Archive 스토리지 클래스에 보관된 데이터에 액세스해 달라는 요청을 받았습니다. 올바른 권장 사항은 무엇입니까?
DEA-C01 문제 95
한 회사에서는 Python으로 판매 보고 시스템을 구축하고 Python Connector를 사용하여 Snowflake에 연결했습니다.
사용자의 선택에 따라 시스템은 보고서의 데이터를 가져오는 데 필요한 SQL 쿼리를 생성합니다. 먼저 주어진 쿼리 매개변수를 충족하는 고객을 가져옵니다(각 보고서 실행 시 평균 1000개 고객 레코드). 그런 다음 고객 레코드를 순차적으로 루프합니다. 이 루프 내부에서 현재 고객에 대해 생성된 SQL 절을 실행하여 판매 데이터 테이블에서 해당 고객 번호에 대한 자세한 데이터를 가져옵니다. 데이터 엔지니어가 개별 SQL 절을 테스트했을 때 속도는 충분히 빨랐습니다(고객을 가져오는 데 1초, 한 고객의 판매 데이터를 가져오는 데 0.5초). 하지만 보고서의 전체 런타임이 너무 깁니다. 이 상황을 어떻게 개선할 수 있을까요?
사용자의 선택에 따라 시스템은 보고서의 데이터를 가져오는 데 필요한 SQL 쿼리를 생성합니다. 먼저 주어진 쿼리 매개변수를 충족하는 고객을 가져옵니다(각 보고서 실행 시 평균 1000개 고객 레코드). 그런 다음 고객 레코드를 순차적으로 루프합니다. 이 루프 내부에서 현재 고객에 대해 생성된 SQL 절을 실행하여 판매 데이터 테이블에서 해당 고객 번호에 대한 자세한 데이터를 가져옵니다. 데이터 엔지니어가 개별 SQL 절을 테스트했을 때 속도는 충분히 빨랐습니다(고객을 가져오는 데 1초, 한 고객의 판매 데이터를 가져오는 데 0.5초). 하지만 보고서의 전체 런타임이 너무 깁니다. 이 상황을 어떻게 개선할 수 있을까요?