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Snowflake DEA-C02 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 데이터 거버넌스, 보안 및 규정 준수 | 10-15% | - 접근 권한 제어 구현: RBAC, 인증, 권한 부여 - 데이터 보호 기능 적용: 암호화, 마스킹, 행 단위 보안 - 데이터 계보 관리, 카탈로그 작성 및 규정 준수 정책 적용 - 데이터 품질 및 거버넌스 표준 준수 |
| 성능 최적화 및 컴퓨팅 리소스 관리 | 15-20% | - 검색 최적화 및 쿼리 가속화 서비스 활용 - 쿼리 성능 최적화: 클러스터링, 파티셔닝, 구체화 뷰 활용 - 워크로드 및 리소스 사용 현황 모니터링 및 성능 튜닝 - 가상 웨어하우스 관리: 규모 설정, 스케일링, 다중 클러스터 운영, 비용 제어 |
| 데이터 공유 및 협업 | 5-10% | - 다중 테넌트 및 계정 간 데이터 아키텍처 설계 - Snowflake Data Marketplace 및 외부 데이터 제공업체 활용 - 안전한 데이터 공유 및 데이터 교환 기능 구현 |
| 데이터 파이프라인 아키텍처 및 설계 | 15-20% | - 엔드투엔드 준실시간 스트리밍 솔루션 구축 - 확장 가능하고 안정적이며 유지보수가 용이한 데이터 파이프라인 설계 - 데이터 엔지니어링 업무에 적합한 설계 패턴 적용 - 외부 도구 및 플랫폼 연동: 워크플로우 오케스트레이션, BI, 머신러닝 |
| 데이터 수집 및 소스 연동 | 20-25% | - 다양한 데이터 형식 처리: 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터 - 연속 및 배치 기반 데이터 수집 파이프라인 설계 및 구현 - Snowflake의 데이터 수집 방식 활용: Snowpipe, COPY INTO, External Functions - 다양한 소스(데이터 레이크, API, 온프레미스 시스템, 클라우드 스토리지)에서 데이터 수집 |
| 데이터 변환 및 처리 | 20-25% | - 데이터 품질 관리, 유효성 검증 및 중복 제거 - Streams, Tasks, Dynamic Tables를 활용한 ELT/ETL 워크플로우 구현 - 반정형 데이터 처리: JSON, Avro, Parquet, ORC - SQL, JavaScript, Python, Snowpark를 이용한 데이터 변환 및 보강 |
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A data engineer is tasked with optimizing query performance on a Snowflake table named 'SALES DATA, which currently has no clustering key defined. The table contains 'SALE (unique identifier), 'SALE DATE, 'PRODUCT CATEGORY, and 'SALE AMOUNT. The business analysts frequently run queries filtering on 'SALE DATE and then aggregating by 'PRODUCT CATEGORY'. Choosing the right clustering keys for the SALES DATA table is crucial for minimizing disk 1/0 and enhancing query speed. Which of the following clustering key strategies would be MOST effective for the specified query patterns, considering both performance and the potential impact on data loading and DML operations?
- A. Clustering only on PRODUCT_CATEGORY.
- B. Clustering only on 'SALE DATE
- C. Clustering on 'SALE DATE followed by 'PRODUCT CATEGORY.
- D. Creating separate tables for each 'PRODUCT CATEGORY.
- E. Clustering on followed by 'SALE_DATE'.
정답: C 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
You have configured a Snowpipe to load data from an AWS S3 bucket into a Snowflake table. The data in S3 is updated frequently. You've noticed that despite the Snowpipe being active and the S3 event notifications being configured correctly, some newly added files are not being picked up by the Snowpipe. You run 'SYSTEM$PIPE and see the 'executionstate' is 'RUNNING' but the 'pendingFileCount' remains at O, even after new files are placed in the S3 bucket. Choose all of the reasons that could explain the observations.
- A. The S3 event notification configuration is missing the 's3:ObjectCreated: event type, meaning that new file creation events are not being sent to the SQS queue or SNS topic.
- B. There is an insufficient warehouse size configured for the Snowpipe. Increase the warehouse size for optimal performance.
- C. The file format specified in the Snowpipe definition does not match the actual format of the files being placed in the S3 bucket.
- D. The IAM role associated with your Snowflake account does not have sufficient permissions to read from the S3 bucket. Specifically, it lacks the 's3:GetObject' permission.
- E. The SQS queue or SNS topic associated with the S3 event notifications has a message retention period that is too short. Messages containing event details for new files are being deleted before Snowpipe can process them.
정답: A,C,D 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
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 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.
- B. The Snowpipe is encountering a transient network error. Reset the pipe using ALTER PIPE REFRESH;
- 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.
정답: E 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
A data engineering team is building a real-time data pipeline in Snowflake. Data arrives continuously and needs to be processed with minimal latency. The team is using Snowflake Streams and Tasks for incremental data processing. However, they are encountering issues where the tasks are sometimes skipped or delayed, leading to data inconsistencies. Which combination of actions would BEST address these issues and ensure reliable near real-time data processing?
- A. Configure the tasks to run using a serverless compute model (Snowflake-managed compute). Ensure the parameter is set to a higher value and implement error handling within the task using TRY/CATCH blocks.
- B. Disable task scheduling and rely solely on Snowflake's Auto-Resume feature for warehouses. This simplifies the pipeline and reduces the chance of errors.
- C. Increase the warehouse size to ensure sufficient compute resources. This will prevent tasks from being skipped due to resource contention.
- D. Monitor the 'TASK HISTORY view regularly to identify skipped or delayed tasks and manually re-run them as needed. This is a reactive approach and does not prevent future occurrences.
- E. Adjust the ' ERROR_INTEGRATION' parameter on the task definition to send notifications when tasks fail. This allows for manual intervention but does not prevent skipping.
정답: A 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
You have implemented a masking policy on the 'EMAIL' column of a 'USERS' table. The policy masks the email address for all users except those with the 'SUPPORT' role. You now need to grant the 'SELECT' privilege on this table to a new role, 'ANALYST. You want to ensure that the masking policy continues to work as expected for the 'ANALYST' role. Which of the following SQL statements should you execute?
- A.

- B.

- C.

- D.

- E.

정답: A 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
1387 개 고객 리뷰고객 피드백 (*일부 유사하거나 오래된 댓글은 숨겨졌습니다.)
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