A. MISMATCH = TRUE' 매개변수를 포함하도록 파일 형식 객체를 수정합니다.

B. 파일 형식 객체를 수정하여 ` = FALSE 매개변수를 포함합니다.

C. 'COPY INTO' 문에서 'MATCH BY COLUMN_NAME' 매개변수를 지정하여 CSV 열을 테이블 열에 명시적으로 매핑합니다.

D. 'COPY INTO' 문에서 'TRUNCATECOLUMNS = TRUE' 매개변수를 지정하세요. 이 옵션은 추가 열을 잘라냅니다.

E. 직접 구현할 수 없습니다. 열 번호와 데이터 유형이 정확히 일치해야 합니다.

A. 

B. 

C. 
{<디>}:

D. 

A. 파일 형식 = (유형 = CSV, 건너뛰기 헤더 = 1, 압축 = 'GZIP')

B. 변환 = (전체 이름 = 이름 II ' ' II 성)

C. 오류 = '파일 건너뛰기'

D. @mystage/data.csv에서 SELECT $1, $2, $3 II ' II $4로 변환

E. 파일 형식 = (유형 = CSV, SKIP_HEADER = 1, 압축 = 'GZIP'), SELECT $1, $2, $3 II " II $4 FROM @mystage/data.csv로 변환

A. API 호출을 'try...except' 블록으로 감쌉니다. `except' 블록 안에서 `time.sleep()'을 사용하여 지연 시간을 설정한 후, 최대 재시도 횟수에 도달할 때까지 API 호출이 포함된 함수를 재귀적으로 호출합니다. 모든 재시도가 실패하면 오류를 기록하고 예외를 다시 발생시킵니다.

B. 재시도를 처리하는 사용자 지정 데코레이터 함수를 구현합니다. 데코레이터는 API 호출에서 발생하는 예외를 포착하고, 오류를 로깅하고, 지연을 발생시킨 후, 최대 시도 횟수에 도달할 때까지 API 호출을 재시도해야 합니다. 이 데코레이터를 API 호출이 포함된 함수에 적용합니다.

C. `snowflake.snowpark.functions.call_udf` 함수를 사용하고 `retry_count` 매개변수를 원하는 재시도 횟수로 설정합니다. 이렇게 하면 노트북 내에서 IJDF 호출에 대한 재시도가 자동으로 처리됩니다.

D. Snowflake Task의 내장 오류 처리 기능을 활용하여 실패 시 자동으로 작업을 재시도합니다. 재시도 간에 지정된 지연 시간을 두고 특정 횟수만큼 재시도하도록 작업을 구성합니다.

E. Snowflake Notebook 내에서 'tenacity'와 같은 전용 Python 라이브러리를 사용하세요. 지수 백오프 및 사용자 지정 예외 처리를 사용하여 API 호출을 재시도하도록 'tenacity'를 구성하세요. 모든 재시도 시도와 최종 오류 메시지를 기록하세요.

A. 기본 설정으로 `PARSE DOCUMENT`를 사용하고 원시 JSON 출력을 Snowflake 테이블의 VARIANT 열에 로드합니다. VARIANT 데이터에서 원하는 정보를 추출하는 사용자 지정 SQL 쿼리를 구현합니다.

B. 사전 정의된 JSON 스키마와 함께 `PARSE DOCUMENT`를 사용하여 추출된 데이터에 엄격한 구조를 적용하고 이름, 주소, 전화번호에 대한 사전 정의된 열이 있는 관계형 테이블에 출력을 직접 로드합니다.

C. 'PARSE_DOCUMENT'를 호출하는 사용자 정의 함수(UDF)를 생성한 후 정규 표현식이나 기타 텍스트 처리 기법을 사용하여 원시 텍스트 출력에서 ​​원하는 정보를 추출합니다. 추출된 데이터를 관계형 테이블에 로드합니다.

D. 'PARSE DOCUMENT'와 Snowflake의 외부 함수를 함께 사용하여 타사 OCR 서비스와 통합하여 텍스트 추출을 향상시킵니다. SQL을 사용하여 결과를 후처리하여 구조화된 데이터를 테이블에 로드합니다. parse document를 호출할 때 'MAX FILE SIZE=16777216'을 사용합니다.

E. PDF 파일을 관계형 테이블의 TEXT 열에 직접 로드하고, LIKE 및 SUBSTRING 함수를 사용하여 송장 세부 정보를 추출하는 SQL 쿼리를 작성합니다. PDF를 로드할 때 'MAX FILE SIZE-16777216'을 사용하세요.