SPS-C01 문제 86
대규모 판매 데이터 테이블에서 지역별 평균 판매액을 계산하는 Snowpark Python 저장 프로시저를 개발했습니다. 이 프로시저는 현재 Snowflake 노트북 내에 인라인으로 정의되어 있습니다. 로컬 Python 파일(snowflake.snowpark.session이라는 이름의 파일)에서 저장 프로시저를 생성하여 이를 실제로 구현하려고 합니다. 파일에는 다음 코드가 포함되어 있습니다. "'python from snowflake.snowpark.session import Session def calculate_avg_sales(session: Session, sales_table_name: str, region_column: str, sales_column: str) -> float: sales df = session.table(sales table name) avg_sales df = sales_df.group_by(region_column).agg({sales_column: 'avg'}) avg_sales = avg_sales_df.collect() return avg_sales[0][1] 다음 코드 조각 중 어떤 것이 Python 파일을 참조하여 Snowflake에 'AVG SALES PROC' 저장 프로시저를 올바르게 생성하고 잠재적인 종속성 문제를 처리합니까? 'session'이라는 이름의 Snowpark 세션이 이미 설정되어 있고 'my_stage' 스테이지가 이미 존재한다고 가정합니다.
SPS-C01 문제 87
Snowpark 데이터프레임 'df'에는 고객 데이터가 저장되어 있습니다. 'customer_details' 열에는 다양한 구조의 JSON 객체가 포함되어 있습니다. 어떤 객체는 'address'와 'phone' 필드를 모두 포함하고 있는 반면, 다른 객체는 'email' 필드만 포함하고 있습니다. 'address' 필드에서 'city' 필드가 존재하면 해당 필드를 추출하고, 그렇지 않으면 NULL을 반환하는 Snowpark 쿼리를 작성해야 합니다. 함수를 사용하여 이 작업을 가장 효율적으로 수행하는 방법은 무엇일까요?
SPS-C01 문제 88
고객 데이터를 나타내는 두 개의 Snowpark DataFrame, 'dfl'과 'df2'가 있습니다. 'dfl'에는 'CUSTOMER ID', 'NAME', 'EMAIL' 열이 있고, 'df2'에는 'CUSTOMER ID'와 'PURCHASE AMOUNT' 열이 있습니다. 두 DataFrame의 정보를 결합하되, 'dfl'과 'df2' 모두에 존재하는 고객만 포함하는 새로운 DataFrame을 생성해야 합니다. 결과 DataFrame에는 두 DataFrame의 열이 모두 포함되어야 합니다. 다음 중 어떤 Snowpark DataFrame 연산을 사용해야 하며, 올바른 호출 방식은 무엇입니까?
SPS-C01 문제 89
다음은 저장 프로시저를 실행하기 위한 Snowpark Python 코드 조각입니다.
이 코드는 등록 과정에서 오류를 발생시킵니다. 등록 문제를 해결하고 저장 프로시저를 성공적으로 실행할 수 있도록 하기 위해 가장 적절한 조치는 다음 중 무엇일까요?
이 코드는 등록 과정에서 오류를 발생시킵니다. 등록 문제를 해결하고 저장 프로시저를 성공적으로 실행할 수 있도록 하기 위해 가장 적절한 조치는 다음 중 무엇일까요?
SPS-C01 문제 90
Jupyter Notebook 환경에서 Python을 사용하여 Snowpark로 판매 데이터를 분석하고 있습니다. Snowflake에 연결하여 데이터를 'sales_df'라는 Snowpark DataFrame에 로드했습니다. 이제 각 제품 카테고리별 누적 판매량을 시간에 따라 계산해야 합니다. 'sales_df' DataFrame에는 '판매일(SALLE DATE, DATE)', '제품 카테고리(PRODUCT CATEGORY, VARCHAR)', '판매 금액(SALE AMOUNT, NUMBER)' 열이 있습니다. 다음 중 Snowflake의 성능과 확장성을 최적화하면서 누적 판매량을 정확하게 계산하는 방법 또는 방법 조합은 무엇입니까? (해당하는 모든 항목을 선택하십시오.)
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