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Snowflake DEA-C02 試験シラバストピック:

Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) 認定 DEA-C02 試験問題：

1. You are designing a data recovery strategy for a critical table 'CUSTOMER DATA' in your Snowflake environment. The data in this table is highly sensitive, and regulatory requirements mandate a retention period of at least 90 days for potential audits. You need to configure the Time Travel retention period to meet these requirements. What is the maximum supported Time Travel retention period, and how would you set it at the table level?

A) The maximum retention period is 90 days for Enterprise Edition or higher. You can set it using: 'ALTER TABLE CUSTOMER DATA SET DATA RETENTION TIME IN DAYS = 90;'
B) The maximum retention period is 365 days. You can set it using: ALTER TABLE CUSTOMER DATA SET DATA RETENTION TIME IN DAYS = 365;'
C) The maximum retention period depends on your Snowflake edition and can be set at the account level only.
D) The maximum retention period is 90 days. You can set it using: 'ALTER TABLE CUSTOMER_DATA SET = 90;'
E) The maximum retention period is 7 days. You can set it using: 'ALTER TABLE CUSTOMER_DATA SET = 7;'

2. You need to create a development environment from a production schema called 'PRODUCTION SCHEMA. You decide to clone the schema'. Which of the following statements are correct regarding the impact of cloning a schema in Snowflake? (Select all that apply)

A) External tables are also cloned when cloning a schema, but the underlying data files in cloud storage are not duplicated.
B) Cloned schemas consume twice the storage as the source schema immediately after cloning as the underlying data is duplicated.
C) Cloning a schema automatically clones all tasks and streams associated with tables in the schema but only if the clone is executed at the Database Level.
D) Sequences in the cloned schema will continue from where they left off in the original 'PRODUCTION SCHEMA' if no operations are performed on sequence object, if the sequence is updated after cloning then these sequences are fully independent.
E) All tables, views, and user-defined functions (UDFs) within the 'PRODUCTION_SCHEMX will be cloned to the new development schema.

3. A daily process loads data into a Snowflake table named 'TRANSACTIONS using a COPY INTO statement. The table is clustered on 'TRANSACTION DATE'. Over time, you observe a significant degradation in query performance when querying data within specific date ranges. Analyzing the 'SYSTEM$CLUSTERING INFORMATION' function output for the 'TRANSACTIONS' table reveals a low 'effective clustering_ratio' and a high 'average_overlaps'. Which combination of actions below would BEST address the performance degradation and improve query efficiency?

A) Create a new table with the desired clustering and load data using 'CREATE TABLE AS SELECT statement.
B) Implement a data maintenance schedule that regularly reclusters the table using 'ALTER TABLE TRANSACTIONS RECLUSTER;' during off-peak hours and monitor the 'SYSTEM$CLUSTERING INFORMATION' function periodically.
C) Drop the current clustered table and create a new table with partition by clauses
D) Recluster the table using 'ALTER TABLE TRANSACTIONS RECLUSTER$ and adjust the virtual warehouse size to maximize resource allocation during the recluster operation.
E) Drop the existing clustering key on 'TRANSACTION_DATE, then recreate it with a different clustering key such as 'HASH(TRANSACTION_ID)'.

4. You are using Snowpark Python to transform a DataFrame 'df_orderS containing order data'. You need to filter the DataFrame to include only orders with a total amount greater than $1000 and placed within the last 30 days. Assume the DataFrame has columns 'order_id', 'order_date' (timestamp), and 'total_amount' (numeric). Which of the following code snippets is the MOST efficient and correct way to achieve this filtering using Snowpark?

A) Option C
B) Option D
C) Option A
D) Option E
E) Option B

5. You have a Snowflake table 'CUSTOMER DATA with a column 'EMAIL' containing customer email addresses. You need to classify this column as 'PII' using a tag named 'SENSITIVITY' and value 'CONFIDENTIAL'. Also, you want all queries accessing this 'EMAIL' column to be logged, with specific details about who accessed it and when. You already have appropriate roles and privileges to perform the required operations. Which of the following SQL statements, when executed in sequence, will achieve this goal, assuming appropriate logging mechanisms are already configured to read from the Snowflake ACCESS HISTORY view?

A)

B)

C)

D)

E)

質問と回答：