A. 

B. 

C. 

D. 
【그리고】:

A. 최상위 열에서 'Window.orderBy'를 'Window.partitionBV'로 교체하여 윈도우 계산을 여러 노드에 분산시키세요.

B. 윈도우 함수를 적용하기 전에 Snowpark DataFrame에 해당 메서드를 사용하여 데이터를 여러 번 다시 읽는 것을 방지하십시오.

C. 매우 큰 데이터 세트에서 성능을 향상시키기 위해 윈도우 함수 로직을 일련의 집계 쿼리로 재작성합니다.

D. Snowpark DataFrame을 생성하기 전에 윈도우 함수에 지정된 순서에 따라 데이터가 미리 정렬되어 있는지 확인하십시오.

E. 계산에 적합한 경우 행 기반 윈도우 프레임(예: 'rangeBetweeri') 대신 범위 기반 윈도우 프레임(예: 'rowsBetweeri')을 명시적으로 지정하십시오.

A. 입력 매개변수에 Python 타입 힌트를 사용하고, DataFrame 반환 값에 대해서는 Snowpark의 암묵적인 타입 추론을 활용합니다.

B. 'sproc.registeff'를 사용하여 저장 프로시저를 명시적으로 등록하고 '인수 객체'를 사용하여 입력 유형을 지정하고 스키마 정의를 사용하여 반환 유형을 지정합니다.

C. 입력 매개변수 유형을 Python 타입 힌트(예: 'x: int, y: str')를 사용하여 정의하고 반환 유형을 'List[Row]'로 지정해도 명시적으로 등록할 필요가 없습니다. Snowpark가 자동으로 변환을 처리합니다.

D. 입력 매개변수와 DataFrame 반환 값 모두에 대해 Snowpark의 암묵적인 타입 추론에만 의존하고, 명시적인 타입 힌트나 등록을 하지 않습니다.

E. 입력 매개변수에 Python 타입 힌트를 사용하고, 'sproc.register'를 사용하여 저장 프로시저를 명시적으로 등록하고, 스키마 정의를 사용하여 반환 타입을 지정합니다.

A. 'block=True'를 사용하여 비동기 작업을 수행하면 결과를 즉시 가져올 수 있어 데이터 일관성을 보장하지만, 블로킹으로 인해 전체 지연 시간이 증가할 수 있습니다.

B. 동기식 작업을 활용하여 변환을 트리거하고 결과를 검색합니다. 이 접근 방식은 즉각적인 가용성을 보장하지만, 장시간 실행되는 복잡한 작업에는 최적의 방법이 아닐 수 있습니다.

C. 'block=False'를 사용하여 비동기 작업을 구현함으로써 완료를 기다리지 않고 변환을 시작하여 애플리케이션의 다른 부분이 동시에 진행될 수 있도록 합니다. 그런 다음, 결과가 나오면 폴링이나 콜백과 같은 메커니즘을 사용하여 결과를 가져오고, 병렬 실행을 활용하여 전반적인 응답성을 향상시킵니다.

D. 동기 또는 비동기 실행 모델과 관계없이 컴퓨팅 용량을 향상시키기 위해 Snowflake 웨어하우스 크기를 늘립니다.

E. Snowflake 내에서 강력한 필터링 및 집계를 적용하여 데이터 전송량을 최소화한 후, 추가 처리를 위해 데이터를 Snowpark 애플리케이션으로 전송하고, 작은 데이터 웨어하우스 크기를 사용하여 동기식 작업을 수행합니다.

A. 'sentiment_analyzer.py'와 'nltk'의 컴파일된 코드를 별도의 단계로 업로드한 다음, 저장 프로시저 내에서 'sys.path.append()'를 사용하여 가져옵니다.

B. 'conda build' 명령어를 사용하여 'sentiment_analyzer.pV'와 'nltk'가 포함된 Snowflake Anaconda 채널 패키지를 생성한 다음, 저장 프로시저의 'imports' 매개변수에서 이 패키지를 참조하십시오.

C. 'sentiment_analyzer.py'와 필요한 'nltk' 모듈이 포함된 ZIP 파일을 생성하고, 이를 스테이지에 업로드한 다음, 'sproc' 데코레이터의 'imports' 매개변수에 스테이지 경로를 지정합니다.

D. 각 Snowflake 가상 웨어하우스 노드에 'sentiment_analyzer.py'와 'nltk'를 설치하고 'PYTHONPATH' 환경 변수를 설정하십시오. (이 작업은 Snowflake 지원팀에 문의해야 합니다.)

E. 'sentiment_analyzer.py'의 코드를 저장 프로시저의 Python 코드 내에 직접 포함시키고, 저장 프로시저가 실행될 때마다 인터넷에서 'nltk' 모듈을 다운로드하세요.