무료 온라인 액세스 Snowflake.SPS-C01.v2026-07-27.q113 모의 시험 (Page 9)

SPS-C01 문제 36

'raw events'라는 Snowflake 테이블에 저장된 대용량 이벤트 데이터를 처리하는 Snowpark 애플리케이션을 개발 중입니다. 이 애플리케이션은 세션 ID별로 데이터를 집계합니다. 피크 시간대에 성능 저하가 심각하게 나타나는 것을 확인했습니다. Snowflake 쿼리 기록을 분석한 결과 'session_id' 열의 카디널리티가 높고 데이터 편향이 심한 것으로 나타났습니다. 다음 전략 또는 전략 조합 중 집계 성능을 최적화하는 데 가장 효과적인 것은 무엇일까요?

A. 창고 크기를 더 큰 등급으로 늘립니다(예: X-Small에서 Small로).

B. Snowpark DataFrame에서 'GROUP' 절을 사용하여 집계를 수행합니다.

C. Snowpark DataFrame에서 'GROUP BY' 절과 'hint'를 함께 사용하여 최적화된 병렬 처리를 위한 조건을 지정합니다.

D. 집계를 수행하고 Snowpark 데이터프레임에 'GROUP' 절을 적용하는 사용자 정의 함수(UDF)를 Python으로 구현하세요.

E. 메인 Snowpark 애플리케이션이 실행되기 전에 예약된 작업을 사용하여 원시 이벤트 데이터를 더 작은 배치로 사전 집계한 다음 Snowpark 애플리케이션에서 사전 집계된 데이터를 집계합니다.

SPS-C01 문제 37

Snowpark 애플리케이션을 개발 중인데, 이 애플리케이션은 Snowflake 테이블에서 데이터를 읽어 여러 변환 작업을 수행한 후 결과를 다른 테이블에 다시 저장합니다. 여러 Snowpark DataFrame과 작업이 포함되더라도 전체 프로세스가 단일 원자적 트랜잭션으로 실행되도록 하고 싶습니다. 이러한 트랜잭션 동작을 구현하려면 다음 중 어떤 조치가 필요합니까?

A. Snowpark 애플리케이션 시작 시 'session.beginTransaction()'을 사용하여 명시적으로 트랜잭션을 시작하고, 종료 시 'session.commitTransaction(Y)'을 사용하여 트랜잭션을 커밋합니다.

B. 결과를 기록할 대상 테이블의 'TRANSIENT' 속성이 'TRUE'로 설정되어 있는지 확인하십시오.

C. Snowpark 세션을 구성할 때 매개변수를 'FALSE'로 설정합니다.

D. 단일 세션 내의 모든 Snowpark 작업은 기본적으로 단일 원자적 트랜잭션으로 자동 실행되므로 추가 구성이 필요하지 않습니다.

E. Snowpark 코드에서 호출되는 저장 프로시저 내에서 'CREATE OR REPLACE TABLE AS SELECT' 문을 활용하세요. 저장 프로시저의 일부로 수행되는 모든 DML 작업은 트랜잭션으로 처리됩니다.

SPS-C01 문제 38

Python UDTF(Unified DataFrame)를 사용하여 숫자 데이터 스트림에서 이동 평균을 계산합니다. 이 UDTF의 'process' 메서드는 호출 간에 상태(이동 합계 및 개수)를 유지합니다. Snowpark DataFrame에서 처리되는 각 새로운 데이터 그룹에 대해 UDTF의 상태가 올바르게 초기화되도록 해야 합니다. 요구 사항은 무엇입니까?

A. UDTF 클래스는 상태 변수를 초기화하는 '__init____' 메서드를 반드시 포함해야 합니다. 이 '__init_____' 메서드는 UDTF 인스턴스당 한 번씩 호출됩니다.

B. UDTF 클래스는 'reset' 메서드를 정의해야 합니다. 이 메서드는 Snowpark가 각 행 그룹을 처리하기 시작할 때 호출됩니다.

C. UDTF 클래스는 처리를 완료하고 메모리 누수를 방지하기 위해 'end_partition' 메서드를 정의해야 합니다.

D. UDTF 클래스는 '___del___' 메서드를 정의해야 합니다. 이 메서드는 Snowpark에서 각 행 그룹 처리를 시작할 때 호출됩니다.

E. UDTF 클래스는 상태 변수를 초기화하는 '___init___' 메서드와 'reset' 메서드를 정의해야 합니다. 이 '___init___' 및 'reset' 메서드는 UDTF 인스턴스당 한 번씩 호출됩니다.

SPS-C01 문제 39

민감한 데이터를 처리하는 Snowpark 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 보안 강화를 위해 임시 세션을 활용하려고 합니다. 임시 세션을 생성하는 데 필요한 구성과 충분한 구성은 'snowpark.Session.builder.configS'에 전달되는 구성에 대해 설명하십시오. Snowflake 환경이 임시 세션을 허용하도록 올바르게 구성되어 있다고 가정합니다.

A. 'role' 매개변수를 적절한 권한을 가진 역할로만 설정합니다.

B. 'role' 매개변수를 적절한 권한을 가진 역할로 설정하고 'database' 및 'schema'도 설정합니다.

C. 'role' 매개변수를 적절한 권한과 'warehouse'를 가진 역할로 설정합니다.

D. 'role' 매개변수를 'database', 'schema', 'warehouse'에 적절한 권한을 가진 역할로 설정합니다.

E. 임시 세션은 별도의 구성이 필요하지 않으며, 애플리케이션이 연결될 때 Snowflake에서 자동으로 생성됩니다.

SPS-C01 문제 40

고객 구매 내역을 기반으로 할인을 적용하는 Snowpark Python UDF를 생성했습니다. 이제 프로모션 코드를 입력받을 수 있도록 UDF를 수정해야 합니다. 하지만 실행 중인 코드의 직접 수정은 제한되어 있습니다. 기존 UDF 정의가 'mydb.public' 스키마에 있다고 가정할 때, SQL을 사용하여 이 UDF를 수정하는 방법은 무엇일까요?

A. 'ALTER FUNCTION mydb.public.calculate_discount RENAME TO' 명령어를 사용한 후, 업데이트된 코드와 원래 이름을 사용하여 새로운 UDF를 생성하십시오.

B. 'CREATE OR REPLACE FUNCTION mydb.public.calculate_discount(order_total DOUBLE, customer_segment STRING, promo_code STRING) RETURNS DOUBLE LANGUAGE PYTHON ..'를 업데이트된 UDF 정의와 함께 사용하십시오.

C. 새 Python 코드 블록과 함께 ALTER FUNCTION mydb.public.calculate_discount MODIFY AS를 사용하십시오.

D. Snowflake는 SQL을 사용하여 UDF를 직접 수정하는 것을 허용하지 않습니다. 전체 Snowpark 애플리케이션을 다시 배포해야 합니다.

E. 'ALTER FUNCTION mydb.public.calculate_discount ADD PARAMETER promo_code STRING;' 다음에 'ALTER FUNCTION mydb.public.calculate_discount SET BODY = '새로운 파이썬 코드';'를 사용하세요.

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