Snowflake DEA-C02 : SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02)

Snowflake DEA-C02 Zertifizierungsprüfung ist inzwischen eine sehr wichtige Prüfung mit großem Einfluss, die Ihre Computer-Kenntnisse testen können. Die Snowflake zertifizierten Ingenieuren können Ihnen helfen, einen besseren Job zu finden, so dass Sie ein gut bezahlter IT-Weißkragenarbeiter werden können.

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Snowflake DEA-C02 Prüfungsthemen:

Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) DEA-C02 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. You are using Snowpipe to continuously load JSON data from an Azure Blob Storage container into a Snowflake table. The data contains nested JSON structures. You observe that some records are not being loaded into the table, and the 'VALIDATION MODE shows 'PARSE ERROR' for these records. Examine the following COPY INTO statement and the relevant error message from 'VALIDATION MODE', and identify the most likely cause of the problem. COPY INTO my_table FROM FILE FORMAT = (TYPE = JSON STRIP OUTER ARRAY = TRUE) ON ERROR = CONTINUE; Error Message (from VALIDATION MODE): 'JSON document is not well formed: invalid character at position 12345'

A) The Snowflake table schema does not match the structure of the JSON data. Verify that the column names and data types in the table are compatible with the JSON fields.
B) The file format definition is missing a 'NULL IF' parameter which is causing Snowflake to attempt to load string values that should be NULL.
C) The JSON data contains invalid characters or formatting errors at position 12345, as indicated in the error message. Cleanse the source data to ensure it is well-formed JSON before loading.
D) The 'STRIP OUTER ARRAY' parameter is causing the issue because the incoming JSON data is not wrapped in an array. Remove the 'STRIP OUTER ARRAY' parameter from the COPY INTO statement.
E) Snowpipe is encountering rate limiting issues with Azure Blob Storage. Implement retry logic in your Snowpipe configuration.

2. A data engineering team is building a real-time dashboard in Snowflake to monitor website traffic. The dashboard relies on a complex query that joins several large tables. The query execution time is consistently exceeding the acceptable threshold, impacting dashboard responsiveness. Historical data is stored in a separate table and rarely changes. You suspect caching is not being utilized effectively. Which of the following actions would BEST improve the performance of this dashboard and leverage Snowflake's caching features?

A) Increase the size of the virtual warehouse. A larger warehouse will have more resources to execute the query, and the results will be cached for a longer period.
B) Materialize the historical data into a separate table that utilizes clustering and indexing for faster query performance. Refresh this table periodically.
C) Replace the complex query with a series of simpler queries. This will reduce the amount of data that needs to be processed at any one time.
D) Create a materialized view that pre-computes the results of the complex query. Snowflake will automatically refresh the materialized view when the underlying data changes.
E) Use 'RESULT_SCAN' to cache the query result in the user session for subsequent queries. This is especially effective for large datasets that don't change frequently.

3. You are developing a Snowpark Python application that transforms data from a source table "ORDERS RAW' into a target table 'ORDERS CLEANED'. The transformation involves multiple steps, including data validation, cleansing, and aggregation. You need to ensure that either all steps succeed, or none of them do, to maintain data integrity. You are considering different approaches to transaction management. Which of the following strategies offer the MOST comprehensive and reliable approach to manage transactions in this scenario, especially considering potential network interruptions and session timeouts?

A) Implement a custom transaction management system using temporary tables. Write intermediate results to temporary tables and only copy the data to the target table if all steps succeed. Drop the temporary tables if an error occurs.
B) Disable autocommit using 'session.autocommit = False' , perform all transformations, and then use 'session.commit()' at the end. If a network interruption occurs, the transaction will automatically be rolled back by Snowflake.
C) Leverage the 'with session.transaction_context() as transaction:' statement in Python (Snowpark 2.x or later). Inside the block perform all data transformations. If an exception is raised the context manager will automatically rollback the transaction, otherwise it will commit.
D) Rely on Snowpark's auto-commit mode and assume that each operation is atomic. If an error occurs, manually revert the changes by deleting any partially processed data.
E) Explicitly start a transaction using 'session.autocommit = False' and manually commit the transaction using 'session.commit()' at the end of the process. Catch any exceptions and call 'session.rollback()' in case of an error. Implement retry logic for network interruptions.

4. Which of the following statements are true regarding data masking policies in Snowflake? (Select all that apply)

A) The 'CURRENT_ROLE()' function can be used within a masking policy to implement role-based data masking.
B) Once a masking policy is applied to a column, the original data is permanently altered.
C) Data masking policies can be applied to both tables and views.
D) Different masking policies cannot be applied to different columns within the same table.
E) Data masking policies are supported on external tables.

5. You are tasked with designing a solution to load semi-structured data (JSON) from an AWS S3 bucket into a Snowflake table using Snowpipe and the REST API. The data in S3 is constantly being updated, and you need to ensure that only new or modified files are loaded into Snowflake. Which of the following steps are essential for implementing an efficient and cost-effective solution?

A) Configure auto-ingest using SQS queue and SNOWPIPE object. No need to manually call the REST API endpoint for data loading.
B) Configure an S3 event notification to trigger a REST API call to the Snowpipe endpoint whenever a new or modified file is added to the S3 bucket. The API call should include the file name in the request.
C) Configure Snowpipe to automatically detect new files in the S3 bucket using event notifications, but manually refresh the pipe using SYSTEM $PIPE STATUS periodically to ensure that all files are processed.
D) Create a Snowflake external function that polls the S3 bucket every minute, checks for new files using the LIST command, and then calls the Snowpipe REST API endpoint for each new file.
E) Use the 'VALIDATION MODES copy option with 'RETURN_ALL RESULTS = TRUE to validate all data being loaded into the Snowflake table.

Fragen und Antworten: