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[General] SOL-C01 Prüfungs & SOL-C01 Kostenlos Downloden

danhall704

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【General】 SOL-C01 Prüfungs & SOL-C01 Kostenlos Downloden

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Snowflake Certified SnowPro Associate - Platform Certification SOL-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q209-Q214):209. Frage
You have a Snowflake external stage configured to access Parquet files in an AWS S3 bucket.
You want to query these Parquet files directly using Snowflake without explicitly loading them into a table. You also want to enable directory tables for this external stage. Which of the following steps are necessary to enable directory tables for the external stage and query the data?
  • A. Create an external stage pointing to the S3 bucket, execute 'ALTER STAGE SET ENABLE_DIRECTORY = TRUE;' , then refresh the directory table using 'ALTER STAGE REFRESH;'.
  • B. Create an external stage pointing to the S3 bucket with 'ENABLE DIRECTORY = TRUE specified during stage creation, then no refresh is needed. Directory tables are automatically updated.
  • C. Create an external stage pointing to the S3 bucket, then execute 'ALTER STAGE SET ENABLE_DIRECTORY = TRUE;'
  • D. Create an external stage pointing to the S3 bucket, then execute 'ALTER STAGE REFRESH;' , then execute 'ALTER STAGE SET ENABLE_DIRECTORY =TRUE;'
  • E. Create an external stage pointing to the S3 bucket with 'ENABLE DIRECTORY = TRUE specified during stage creation, then refresh the directory table using 'ALTER STAGE REFRESH;'.
Antwort: E
Begründung:
To enable directory tables, you must set 'ENABLE DIRECTORY = TRUE' when creating the stage or using ALTER STAGE. Then, 'ALTER STAGE REFRESH;' populates the directory table with the file metadata. The directory table is not automatically updated and needs to be refreshed periodically.

210. Frage
A data provider wants to share a secure view called 'SALES SUMMARY' from the 'RETAIL DATA' database with a consumer. The provider needs to ensure that the consumer can only query the view and cannot see the underlying tables. Which of the following steps are required to accomplish this? l. Create a secure view 'SALES SUMMARY'. II. Create a share. Ill. Grant
'SELECT' privilege on the 'SALES SUMMARY' view to the share. IU Grant 'USAGE privilege on the 'RETAIL DATA' database to the share. V. Grant `USAGE' privilege on the schema containing
`SALES SUMMARY' to the share.
  • A. II, III, and V only
  • B. l, II, III, and IV only
  • C. II and III only
  • D. l, II, III, IV, and V
  • E. l, II, and III only
Antwort: D
Begründung:
To share a secure view, you need to create the view, create a share, grant SELECT on the view to the share, grant USAGE on the database to the share, and grant USAGE on the schema containing the view to the share. All steps l, II, III, IV and V are required.

211. Frage
You are using a Snowflake Notebook to perform data analysis on a large dataset. As part of your analysis, you need to create a custom Python function that calculates a complex metric based on multiple columns in a Snowflake table.
You want to apply this function to each row of the table and store the results in a new column.
Which of the following approaches is the MOST efficient and scalable way to achieve this using Snowflake and Python?
  • A. Use the '%%osql' magic command to execute a series of SQL UPDATE' statements that call the Python function using a IJDF.
  • B. Load the entire Snowflake table into a Pandas DataFrame, apply the Python function to each row using 'DataFrame.apply()', and then write the modified DataFrame back to Snowflake.
  • C. Create a Snowflake Python User-Defined Function (UDF) that encapsulates the calculation logic and then use it in a 'SELECT statement to create a new column with the calculated values. Store the result in a new table using 'CREATE TABLE AS SELECT
  • D. Create a stored procedure in Snowflake that runs the logic in a separate environment.
  • E. Iterate over the rows of the Snowflake table using the Snowflake Connector for Python, call the Python function for each row, and then use "INSERT statements to insert the calculated values into a new table.
Antwort: C
Begründung:
Option C, creating a Snowflake Python IJDF and using it in a `SELECT statement within a
`CREATE TABLE AS SELECT statement, is the most efficient and scalable approach. Snowflake IJDFs allow you to execute Python code directly within the Snowflake engine, leveraging Snowflake's distributed processing capabilities. This avoids the overhead of transferring large amounts of data between Snowflake and the Python environment in the Notebook. Loading the entire table into a Pandas DataFrame (A) is not scalable for large datasets and can lead to memory issues. Using `%%osql' with `UPDATE statements (B) would be very slow due to the row-by-row updates. Iterating over rows using the Snowflake Connector (D) is also inefficient and not scalable. Option E is incorrect because it doesn't directly use Python code from the Notebook.

212. Frage
A Snowflake administrator wants to ensure that all newly created schemas in a specific database automatically inherit certain grants (e.g., 'SELECT' privilege on all tables in the schema to a reporting role). Which of the following approaches is the MOST suitable to accomplish this?
  • A. Manually execute GRANT FUTURE GRANTS' statements after each schema creation to grant the desired privileges.
  • B. Use the 'DEFAULT_PRIVILEGES' parameter at the database level to automatically grant the desired privileges on future schemas and their objects.
  • C. Create a stored procedure that is automatically executed after each 'CREATE SCHEMA' statement using a Snowflake Task.
  • D. Implement a custom event listener that triggers upon schema creation and executes the necessary GRANT statements.
  • E. Schedule a periodic Snowflake Task to search for recently created schemas and grant needed permissions.
Antwort: B
Begründung:
'DEFAULT PRIVILEGES is the intended and most efficient mechanism for automatically granting privileges on future objects within schemas. Options A, C, D, and E are more complex and less efficient. Option D requires manual execution each time. Option A requires more overhead.
Option C is not available in Snowflake. Option E has a delay before new permissions are granted and can be a performance overhead.

213. Frage
You are designing a data pipeline in Snowflake to process streaming data from Apache Kafka.
You need to choose the appropriate virtual warehouse size. The data arrives at a rate of 100,000 messages per second, and each message is approximately IKB. The processing involves complex transformations and aggregations. Which of the following considerations are MOST critical when determining the optimal warehouse size?
  • A. The number of concurrent users accessing the processed data is the primary factor. Choose a warehouse size that scales linearly with the number of users.
  • B. The complexity of the transformations and aggregations performed on the data significantly impacts the required compute resources. Choose a larger warehouse initially and monitor performance.
  • C. The frequency of data arrival (100,000 messages/second) requires a warehouse with sufficient concurrency to avoid message backlog. Choose a warehouse size based on concurrency needs.
  • D. Only the total volume of data (100MB/second) needs to be considered. Choose the smallest warehouse that can handle this volume.
  • E. Always choose the largest available warehouse (X-Large or larger) to ensure optimal performance, regardless of the actual processing requirements.
Antwort: B,C
Begründung:
The complexity of transformations and the frequency of data arrival both play crucial roles in determining warehouse size. Complex transformations require more compute power, and high data arrival rates require higher concurrency to avoid backlog. Option A is incorrect because it only considers data volume. Option C is relevant for querying the processed data, not for processing the streaming data itself. Option D is not cost-effective.

214. Frage
......
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