A. website_logs.groupBy('page_url').agg(F.countDistinct('user_id').alias('distinct_users'))

B. _logs.with_column('distinct_users', F.countDistinct('user_id').over(window_spec)) 웹사이트

C. website_logs.with_column('distinct_users', F.approx_count_distinct('user_id').over(window_spec))

D. website_logs.groupBy('page_url', F.window('timestamp', '1 hour')).agg(F.countDistinct('user_id').alias('distinct_users'))

E. website_logs.with_column('distinct_users', F.count('user_id').over(window_spec))

A. Snowpark에서 사용하는 가상 웨어하우스가 워크로드에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 조정할 수 있도록 자동 스케일링이 구성되어 있는지 확인하십시오.

B. UDF 코드를 최적화하여 일괄 처리 기법을 활용해 한 번의 호출로 여러 이미지를 처리함으로써 UDF 호출 오버헤드를 줄였습니다.

C. 사전 학습된 딥러닝 모델을 데이터베이스 테이블 또는 스테이지에 저장하고, 반복적인 로딩을 방지하기 위해 각 호출 시 UDF의 메모리에 로드합니다.

D. Snowpark 세션 객체를 활용하여 UDF 내에서 사전 학습된 모델의 수명 주기와 범위를 관리하고, 세션당 한 번만 로드되도록 합니다.

E. UDF 대신 외부 함수를 사용하십시오.

A. UDF를 호출하기 전에 UDF에 전달되는 Snowpark DataFrame이 관련 열(예: 지리적 지역)을 기준으로 적절하게 분할되었는지 확인하십시오.

B. UDF 등록 시 'vectorized' 인수를 활용하여 UDF 내에서 입력 데이터의 일괄 처리를 활성화합니다.

C. UDF를 실행하는 웨어하우스의 'MAX BATCH SIZE' 매개변수를 가능한 최대 값으로 조정하여 오버헤드를 최소화하십시오.

D. UDF가 외부 API 호출을 수행하는 경우, 일시적인 네트워크 오류를 원활하게 처리하기 위해 지수 백오프를 사용하는 재시도 로직을 구현하십시오.

E. UDF 실행에 필요한 리소스를 충분히 확보하려면 데이터 용량과 관계없이 항상 'X-Large' 이상의 웨어하우스 크기를 사용하십시오.