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Heutzutage ist Snowflake DEA-C02 Zertifizierungsprüfung sehr beliebt. Es kann auch die Fähigkeit eines Fachmannes messen. Mit dem Zertifikat von Snowflake Certified Engineers werden Sie sicherlich eine bessere Arbeit und eine schönere Zukunft haben.

Es wird nie schneller oder einfacher, dass man die Snowflake DEA-C02 Zertifizierungsprüfung besteht. Aber nun mit Pürfungsfragen zur Snowflake DEA-C02 von Itzert.com werden Sie diese Prüfung sicherlich beim ersten Versuch bestehen.

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

1. You have a table named 'TRANSACTIONS which is frequently queried by 'TRANSACTION_DATE and 'CUSTOMER ID. You want to define a clustering strategy for this table. You are aware that defining multiple clustering keys is possible. Given the following considerations, which of the following clustering strategies would provide the BEST performance AND minimize reclustering costs, assuming both columns have similar cardinality and are equally used in WHERE clauses? (Assume cost optimization is the most critical factor if performance difference is minimal.)

A) Create two separate tables: one clustered by 'TRANSACTION DATE and another clustered by 'CUSTOMER ID', and use appropriate views to redirect queries to the correct table.
B)

C)

D)

E)

2. A Snowflake Data Engineer is tasked with identifying all downstream dependencies of a view named 'CUSTOMER SUMMARY. This view is used by multiple dashboards and reports. They want to use SQL to efficiently find all tables and views that directly depend on 'CUSTOMER SUMMARY. Which of the following SQL queries against the ACCOUNT USAGE schema is the MOST efficient and accurate way to achieve this?

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

3. You have a requirement to continuously load data from a cloud storage location into a Snowflake table. The source data is in Avro format and is being appended to the cloud storage location frequently. You want to automate this process using Snowpipe. You've already created the Snowpipe and the associated stage and file format. However, you notice that some files are being skipped during the ingestion process, and data is missing in your Snowflake table. What is the MOST likely reason for this issue, assuming all necessary permissions and configurations (stage, file format, pipe definition) are correctly set up?

A) The Snowpipe is paused due to exceeding the daily quota.
B) The data files in cloud storage are not being automatically detected by Snowpipe.
C) The cloud storage event notifications are not properly configured to trigger Snowpipe.
D) The file format definition in Snowflake is incompatible with the Avro schema.
E) Snowflake does not support Avro format for Snowpipe.

4. You are designing a continuous data pipeline to load data from AWS S3 into Snowflake. The data arrives in near real-time, and you need to ensure low latency and minimal impact on your Snowflake warehouse. You plan to use Snowflake Tasks and Streams. Which of the following approaches would provide the most efficient and cost-effective solution for this scenario, considering data freshness and resource utilization?

A) Create a Stream on the target table and a Snowflake Task. The task executes a COPY INTO command into a staging table when the Stream has data and then a MERGE statement. Schedule the task to run continuously with 'WHEN SYSTEM$STREAM HAS but limit the 'WAREHOUSE SIZE' to
B) Configure an AWS SQS queue to receive S3 event notifications whenever a new file is uploaded. Use a Lambda function triggered by the SQS queue to invoke a Snowflake stored procedure. This stored procedure executes a COPY INTO command to load the specific file into Snowflake. Use 'ON ERROR = CONTINUE' during COPY INTO.
C) Create a single, root Snowflake Task that triggers every 5 minutes, executing a COPY INTO command to load all new data from the S3 bucket into a staging table, followed by a MERGE statement to update the target table. Use 'VALIDATE ( STAGE NAME '0'.////' before COPY INTO.
D) Create a Stream on the target table and a Snowflake Task that runs every minute. The task executes a MERGE statement to apply changes from the Stream to the target table, filtering the Stream data using the 'SYSTEM$STREAM GET TABLE TIMESTAMP function to process only newly arrived data since the last task execution. Use 'WHEN SYSTEM$STREAM HAS to run the Task.
E) Create a Pipe object in Snowflake using Snowpipe and configure the S3 bucket for event notifications to the Snowflake-provided SQS queue. Monitor the Snowpipe status using 'SYSTEM$PIPE STATUS and address any errors by manually retrying failed loads with 'ALTER PIPE REFRESH;'

5. You are setting up a Kafka connector to load data from a Kafka topic into a Snowflake table. You want to use Snowflake's automatic schema evolution feature to handle potential schema changes in the Kafka topic. Which of the following is the correct approach to enable and configure automatic schema evolution using the Kafka Connector for Snowflake?

A) Set the 'snowflake.data.field.name' property to the name of the column in the Snowflake table where the JSON data will be stored as a VARIANT, and set 'snowflake.enable.schematization' to 'true'.
B) Set the 'value.converter.schemas.enable' to 'true' and provide Avro schemas and also, configure the Snowflake table with appropriate data types for each field. Schema Evolution is not supported by the Kafka Connector for Snowflake.
C) Automatic schema evolution is not directly supported by the Kafka Connector for Snowflake. You must manually manage schema changes in Snowflake.
D) Set 'snowflake.ingest.file.name' to an existing file in a stage.
E) Set the property to 'true' and the 'snowflake.ingest.stage' to an existing stage.

Fragen und Antworten: