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[Hardware] Kostenlos DEA-C02 Dumps Torrent & DEA-C02 exams4sure pdf & Snowflake DEA

adamand271

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【Hardware】 Kostenlos DEA-C02 Dumps Torrent & DEA-C02 exams4sure pdf & Snowflake DEA

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) DEA-C02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q166-Q171):166. Frage
You are developing a JavaScript stored procedure in Snowflake using Snowpark to transform data'. The procedure needs to efficiently calculate the sum of 'amount' for each 'customer_id' in a large table named 'orders'. You want to avoid transferring large amounts of data to the client and utilize Snowpark's pushdown capabilities. Which of the following JavaScript code snippets is the MOST efficient and correct way to achieve this? Assume 'snowflake' binding is available.
  • A.
  • B.
  • C.
  • D.
  • E.
Antwort: D
Begründung:
Option B is the most efficient because it leverages Snowpark's 'groupBy' and 'sum' functions, pushing the aggregation computation to the Snowflake engine. This avoids transferring all the raw data to the client-side JavaScript environment, minimizing network traffic and improving performance. Options A, C and D are not leveraging snowpark dataframe. E uses deprecated methods

167. Frage
A company stores raw clickstream data in AWS S3. They need to query this data occasionally (less than once per day) for ad-hoc analysis and auditing purposes without ingesting it into Snowflake. Which of the following approaches is MOST suitable and cost- effective, and which considerations regarding data freshness are crucial?
  • A. Load the data into a Snowflake table using COPY INTO and schedule a daily task to refresh the table. Data freshness is guaranteed by the scheduled task.
  • B. Create an internal stage in Snowflake and regularly copy the data from S3 into the internal stage using a Snowpipe. Query the data in the internal stage. Data freshness depends on the Snowpipe configuration.
  • C. Create an external table pointing directly to the S3 bucket. The data freshness depends on the automatic refresh enabled using the object. Ensure a metadata notification service (e.g., SQS) is configured to trigger the metadata refresh whenever new files are added to S3.
  • D. Create an external table pointing directly to the S3 bucket. Data freshness is automatically maintained by Snowflake whenever the external table is queried. No additional configuration is required.
  • E. Create an external table pointing directly to the S3 bucket. The data freshness depends on manually refreshing the metadata using 'ALTER EXTERNAL TABLE ... REFRESH'. Automate this refresh with a scheduled task.
Antwort: C
Begründung:
External tables are ideal for infrequent queries of data residing in external storage. The 'EVENT_TABLE object provides an automatic refresh, but requires the setup of a notification service to trigger the refresh when new files are written to S3. Manually refreshing the metadata with "ALTER EXTERNAL TABLE ... REFRESH' is also a valid approach, but requires manual intervention or scheduling. Data freshness is NOT automatically maintained; a metadata refresh is REQUIRED.

168. Frage
A data engineer is tasked with creating an external table that points to a directory in AWS S3 containing CSV files. The files have a header row and are comma-delimited. The engineer executes the following DDL statement:
  • A. The statement will fail because the 'LOCATION' is missing the protocol (e.g., 's3:/P).
  • B. The statement will fail because external tables cannot be created directly from CSV files without defining a stage.
  • C. The statement will fail because the 'SKIP HEADER property is invalid and the 'skip_header' parameter should be used in the 'CREATE FILE FORMAT statement.
  • D. The statement will fail because the FIELD_DELIMITER property should be 'DELIMITER.
  • E. The statement will succeed if a file format named 'csv_format' with the specified properties already exists.
Antwort: C
Begründung:
The 'SKIP_HEADER property is deprecated in the 'CREATE EXTERNAL TABLE statement. You must define this property in the file format. A stage is not strictly necessary for creating an external table, the location can be specified directly if the proper access permissions are in place. The 'FIELD_DELIMITER property is valid. Also if a File Format is already created correctly, it does not mean this statement will succeed, the parameters passed on the statement itself are relevant. So statement will fail because the 'SKIP HEADER property is invalid and the skip_header' parameter should be used in the 'CREATE FILE FORMAT statement.

169. Frage
You are tasked with creating a development environment from a production database in Snowflake. The production database is named 'PROD DB' and contains several schemas, including 'CUSTOMER DATA' and 'PRODUCT DATA'. You want to create a clone of the 'PROD DB' database named 'DEV DB', but you only need the 'CUSTOMER DATA' schema for development purposes and all the data should be masked with a custom UDF 'MASK EMAIL' for 'email' column in 'CUSTOMER' table. The 'email' column is VARCHAR. Which of the following sequences of SOL statements would achieve this in Snowflake? Note: UDF MASK EMAIL already exists in the account.
  • A.
  • B.
  • C.
  • D.
  • E.
Antwort: C
Begründung:
Option B is the most appropriate solution. It clones the entire production database, drops the unnecessary schema, then clone table from PROD and after cloning, it uses masking policy on email column on the cloned DEV environment. Option A is incorrect because you cannot use MASK EMAIL while createing the table. Option C requires to drop and add column again, option D, using a view will not permanently mask data at the storage level. And Option E updates the table after cloning, which consumes resources and isn't as elegant as using a masking policy.

170. Frage
You are ingesting data from an external stage (AWS S3) into a Snowflake table using Snowpipe. Data files are continuously being uploaded to the stage. After several hours, you notice that some data files are not being loaded. You check the Snowpipe error notifications and see 'net.snowflake.ingest.errors.FileSizeLimitExceededError'. You have already verified that the Snowpipe is correctly configured and the user has the necessary permissions. What are the MOST LIKELY reasons for this error and how can you resolve them?
  • A. The Snowpipe is encountering a transient network error. Reset the pipe using ALTER PIPE REFRESH;
  • B. The Snowpipe configuration is incorrect; specifically, the 'FILE FORMAT parameter is not correctly specified to handle the file type. Reconfigure the Snowpipe with the correct 'FILE FORMAT.
  • C. The data files are being uploaded to the stage faster than Snowpipe can process them. Increase the value of the 'MAX CONCURRENCY parameter in the Snowpipe definition.
  • D. Snowflake has reached its maximum allowable data storage capacity. Increase your Snowflake storage capacity to resolve this issue.
  • E. The size of the data files in the stage exceeds the maximum allowed size for Snowpipe. Split the large files into smaller files before uploading to the stage.
Antwort: E
Begründung:
The 'net.snowflake.ingest.errors.FileSizeLimitExceededError' clearly indicates that the size of the data files being ingested is exceeding the maximum allowed size for Snowpipe. While Snowflake does have storage capacity limits, that is not the root cause of this specific error. Splitting the files into smaller sizes prior to uploading will allow Snowpipe to process the data without exceeding the size limit. While network errors can occur, the error message is specific to file size. Snowpipe does not use 'MAX CONCURRENCY parameter. It automatically adjusts the concurrency The file format issues will create different error.

171. Frage
......
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