Echte DEA-C02 Fragen und Antworten der DEA-C02 Zertifizierungsprüfung

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) DEA-C02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q258-Q263):

258. Frage
You are developing a data pipeline to ingest customer feedback data from a third-party service using the Snowflake REST API. This service imposes rate limits, and exceeding them results in temporary blocking. To handle this, you implement exponential backoff with jitter. Which of the following code snippets BEST demonstrates how to correctly implement exponential backoff with jitter when calling the Snowflake REST API in Python, assuming data)' is a function that makes the API call and raises an exception on rate limiting?

Antwort: A

Begründung:
Option E correctly implements exponential backoff with jitter. It calculates the delay using 'base_delay 2 attempt (exponential backoff) and adds a random jitter using 'random.uniform(0, 1)'. It also handles non rate-limiting exceptions by re-raising the exception if it's not caused by rate limiting. Option A would fail to re-raise an error other than RateLimitException. Option B lacks jitter. Option C lacks both jitter and correct exponential backoff calculation. Option D does not use exponential backoff and also lacks retry logic. Therefore, option E is the correct answer.

259. Frage
You are designing a data pipeline to ingest streaming data from Kafka into Snowflake. The data contains nested JSON structures representing customer orders. You need to transform this data and load it into a flattened Snowflake table named 'ORDERS FLAT'. Given the complexities of real-time data processing and the need for custom logic to handle certain edge cases within the JSON payload, which approach provides the MOST efficient and maintainable solution for transforming and loading this streaming data into Snowflake?

A. Use Snowflake's built-in JSON parsing functions within a Snowpipe COPY INTO statement, combined with a 'CREATE VIEW' statement on top of the loaded data. The view will use 'LATERAL FLATTEN' to present the data in the desired flattened structure without physically transforming the underlying data.
B. Implement a custom external function (UDF) written in Java to parse and transform the JSON data before loading it into Snowflake. Configure Snowpipe to call this UDF during the data ingestion process. This UDF will flatten the JSON structure and return a tabular format directly insertable into 'ORDERS FLAT.
C. Use Snowflake's Snowpipe with a COPY INTO statement that utilizes the 'STRIP OUTER ARRAY option to handle the JSON array, combined with a series of SQL queries with 'LATERAL FLATTEN' functions to extract the nested data after loading into a VARIANT column.
D. Create a Python UDF that calls 'json.loads()' to parse the JSON within Snowflake and then use SQL commands with 'LATERAL FLATTEN' to navigate and extract the desired fields into a staging table. Afterward, use a separate SQL script to insert from staging to the final table 'ORDERS FLAT
E. Utilize a third-party ETL tool (like Apache Spark) to consume the data from Kafka, perform the JSON flattening and transformation logic, and then use the Snowflake connector to load the data into the 'ORDERS FLAT' table in batch mode.

Antwort: B

Begründung:
Option B offers the most efficient and maintainable solution. Using a Java UDF allows complex JSON parsing and transformation logic to be encapsulated and optimized. Calling the UDF directly from Snowpipe ensures efficient real-time processing during data ingestion. While other options can achieve the result, they often involve unnecessary steps or performance overhead (e.g., loading into a VARIANT column and then flattening with SQL, using external ETL tools for streaming ingestion, or creating views instead of physically transforming the data).

260. Frage
You are tasked with sharing a subset of a customer table (CUSTOMER DATA') residing in your organization's Snowflake account with a partner organization. You need to mask personally identifiable information (PII) while providing near real-time updates. You decide to use a secure view. Which of the following SQL statements is the MOST efficient and secure way to accomplish this, assuming the partner only needs 'customer id', 'masked_email', 'city', and 'state'? The email should be masked using SHA256.

A. Option B
B. Option E
C. Option D
D. Option C
E. Option A

Antwort: E

Begründung:
Option A correctly creates a SECURE VIEW, which is essential for data sharing as it prevents the partner from seeing the underlying table definition. It directly masks the email using SHA256. While Option C uses a hypothetical 'SYSTEM$MASK EMAIL' function, SHA256 is a readily available and standard masking method. Options B, D, and E do not create a secure view or properly grant access for data sharing. The correct method to share is to create secure view and then share using the share object.

261. Frage
You are tasked with migrating data from a legacy SQL Server database to Snowflake. One of the tables, 'ORDERS' , contains a column 'ORDER DETAILS that holds concatenated string data representing multiple order items. The data is formatted as 'iteml :qtyl ;item2:qty2;...'. You need to transform this string data into a JSON array of objects, where each object represents an item with 'name' and 'quantity' fields. Which of the following steps and functions would you use in Snowflake to achieve this transformation, in addition to loading the data?

A. Use ' STRTOK TO ARRAY' to split the string into an array, then iterate through the array using a JavaScript UDF to create the JSON objects.
B. Use 'SPLIT with ';' as delimiter, then apply 'SPLIT again with ':' as delimiter. Finally, construct the JSON array using 'ARRAY_AGG' and 'OBJECT CONSTRUCT
C. Use to split the string into rows, then use 'SPLIT to separate item name and quantity, and finally use 'OBJECT_CONSTRUCT and to create the JSON array.
D. Use ' to extract item names and quantities, then use 'ARRAY_CONSTRUCT and 'OBJECT_CONSTRUCT to create the JSON array.
E. Utilize a Java UDF to parse the string and directly generate the JSON array.

Antwort: B,C

Begründung:
Options A and D correctly outline the process. (A) and multiple 'SPLIT calls (D) are valid approaches to break down the concatenated string. Then, 'OBJECT_CONSTRUCT builds the individual JSON objects, and aggregates them into a JSON array. While Javascript or Java UDFs (C, E) could solve the problem, they are generally less efficient than Snowflake's built-in functions. (B) might work but is overkill for this simple splitting task, also you would still need to combine the extracted arrays for items and quantities.

262. Frage
You accidentally truncated a large table named 'SALES DATA' in your 'REPORTING DB" database. You realize this happened 2 days ago, and your account has the default Time Travel retention of 1 day. You need to recover this table with minimal downtime. Analyze the situation and determine the best course of action, considering cost and recovery time.

A. Increase the account-level to 2 days and then use the UNDROP TABLE SALES_DATA' command.
B. Immediately contact Snowflake Support to initiate a restore from Fail-safe, understanding that this process may take several hours or even days.
C. Raise a support ticket requesting data recovery from failsafe. Since data retention period has expired.
D. Create a clone of the table using the 'AT clause and a timestamp from 1 day ago. This would prevent any additional cost.
E. Because the data retention period has expired, the table is unrecoverable using Snowflake's built-in features; you must restore from an external backup solution if available.

Antwort: B

Begründung:
Since the Time Travel window (1 day) has passed, the 'UNDROP' command and cloning using or 'BEFORE clauses will not work (eliminating options B and D). While option C might be true if no external backups exist, the most appropriate first step is to contact Snowflake support (option A). This is because, even though Time Travel has expired, Fail-safe might still contain the data, offering a potential recovery path, although it is a longer process and not guaranteed. Option E is also a valid answer.

263. Frage
......

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