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DEA-C02 echter Test & DEA-C02 sicherlich-zu-bestehen & DEA-C02 Testguide

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>> DEA-C02 Prüfungsfragen <<

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) DEA-C02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q241-Q246):

241. Frage
A financial institution needs to mask sensitive customer data (PII) in a 'CUSTOMER' table. The table contains columns like 'CUSTOMER ID', 'FIRST NAME', 'LAST NAME', 'CREDIT CARD, and 'ADDRESS'. The data should be masked differently for different roles: 'ANALYST' role should see obfuscated values for names and addresses, while the 'SUPPORT' role should see the last four digits of the credit card and a hashed version of the address. The "CUSTOMER ID' should never be masked. Assume a central masking policy already exists called 'PII MASKING POLICY. Which of the following statements is the MOST efficient and secure way to achieve this?

• A. Create view for each role which applies masking functions to the columns. Grant SELECT access on those views to relevant roles.
• B. Create multiple masking policies, one for each role and sensitive column combination, each with the appropriate masking expression. Then, apply each masking policy individually to its respective column. Use the function to implement role-based masking within each policy.
• C. Create external functions to handle the complex masking logic and call them from the masking policy.
• D. Create a single masking policy with a complex stored procedure that checks the current role and applies different masking functions accordingly, then apply this policy to all sensitive columns.
• E. Create multiple masking policies with different masking expressions and apply them directly to the columns based on the role using conditional expressions within the policies. Use 'CASE statements within the masking policy to differentiate between roles.

Antwort: E

Begründung:
Option A is the most efficient and recommended approach. Using conditional expressions (CASE statements or similar logic with within a single masking policy allows you to manage different masking rules for different roles within a centralized policy. This avoids creating numerous policies and simplifies management. Option B is less efficient due to the overhead of calling a stored procedure for each row access. Option C using view is difficult to mantain and not scalable. Option D can lead to a proliferation of masking policies, making management cumbersome. Option E introduces external dependencies and potential latency.

242. Frage
A Snowflake data warehouse contains a table 'WEB EVENTS' with columns like 'EVENT ID', 'EVENT TIMESTAMP, 'USER , 'PAGE URL', and 'SESSION ID'. The data engineering team has enabled search optimization on 'PAGE URL' because analysts frequently filter on specific URLs. However, they notice that queries filtering on multiple 'PAGE URL' values (e.g., using 'WHERE PAGE URL IN ('urll', 'ur12', are not performing as well as expected. What are the potential reasons for this behavior, and what strategies can be used to improve performance in this scenario? Select all that apply:

• A. Search optimization is automatically disabled when using IN clause, therefore it is important to rewrite the query without using IN operator.
• B. Search optimization is not designed to efficiently handle IN list lookups with a large number of values. Consider using a temporary table or common table expression (CTE) to pre-filter the data.
• C. The number of distinct values in the 'PAGE URL' column is very high, leading to a large search access path, making IN list lookups inefficient. Consider clustering by PAGE_URL
• D. Statistics on the 'PAGE URL' column are outdated. Run 'ANALYZE TABLE WEB EVENTS to refresh the statistics.
• E. The warehouse size is too small to handle the complexity of the IN list lookup. Increase the warehouse size.

Antwort: B,C

Begründung:
Options A and B are correct. A high cardinality in (Option A) means the search access path is large, making IN list lookups expensive. Search optimization is generally optimized for point lookups or small range scans, not large IN lists. Option B suggests using a temporary table or CTE to pre-filter the data, which can significantly improve performance by reducing the amount of data the optimizer needs to consider during the final filtering step. Option C (increasing warehouse size) might improve performance, but it doesn't directly address the issue of IN list lookups. Option D (analyzing the table) is always a good practice, but it's unlikely to be the primary cause of the slow IN list performance. Option E is wrong, Search optimization is not automatically disabled when using IN clause

243. Frage
You have a Snowflake view that joins three large tables: ORDERS, CUSTOMERS, and PRODUCTS. The query accessing this view is frequently used but performs poorly. You suspect inefficient join processing and potential skew in the data'. Which of the following strategies can be used to optimize the view's performance? (Select all that apply)

• A. Use JOIN hints, such as BROADCAST or MERGE, to guide the query optimizer on join strategies.
• B. Analyze the query profile to identify bottlenecks and potential data skew issues, and then re-cluster the underlying tables based on the most frequently used join keys.
• C. Increase the virtual warehouse size to provide more resources for query processing. Convert the view into a table using CREATE TABLE AS SELECT (CTAS).
• D. Replace the view with a materialized view to precompute and store the results.
• E. Partition the underlying tables based on the join keys to improve data locality.

Antwort: A,B,D

Begründung:
Materialized views (A) can significantly improve performance by precomputing the results. JOIN hints (B) help the query optimizer choose the most efficient join strategy. Analyzing the query profile and re-clustering (C) addresses potential data skew and inefficient join processing. Increasing warehouse size (D) can help, but it's not a targeted solution for join performance. Partitioning (E) isn't directly supported in Snowflake; clustering is the analogous approach.

244. Frage
You are designing a data ingestion process that involves loading data from an external stage. The data is partitioned into multiple files based on date. The stage is configured to point to the root directory of the partitioned dat a. You want to efficiently load only the data for a specific date (e.g., '2023-01-15') using the 'COPY' command. Assume your stage name is 'my _ stage' , your table is 'my_table', your date column is named 'event_date', and the files in the stage are named in the format 'data YYYY-MM-DD.csv'. Which of the following options allows you to selectively load the data for the specific date? (Select ALL that apply)

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

Antwort: B,D,E

Begründung:
Options A, B and E are valid ways to selectively load the data. Option A: specifies the full path to the desired file directly in the FROM clause. Option B: uses the 'FILES' parameter to explicitly list the file to be loaded. Option E: uses PATTERN regular expression to filter the files. Option C is incorrect because the 'WHERE clause is invalid in 'COPY' command. Option D is wrong as it's not a correct directory structure, and also invalid as it is trying to specify folders with year, month, day structure.

245. Frage
You have a Snowpark DataFrame 'df_products' with columns 'product id', 'category', and 'price'. You need to perform the following transformations in a single, optimized query using Snowpark Python: 1. Filter for products in the 'Electronics' or 'Clothing' categories. 2. Group the filtered data by category. 3. Calculate the average price for each category. 4. Rename the aggregated column to 'average_price'. Which of the following code snippets demonstrates the most efficient way to achieve this?

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

Antwort: C

Begründung:
Option B is the most efficient and correct. It uses 'col()' from 'snowflake.snowpark.functions' to properly reference the 'category' and 'price' columns, uses 'isin()' for a more concise and efficient filtering of multiple category values, groups by the category using and calculates the average price with 'avg(col('price')).as_('average_price')'. Option A, C, and D are syntactically incorrect or less efficient ways to accomplish the same task within Snowpark. Option E is incorrect because it utilizes 'to_pandas()' which returns the result as a Pandas DataFrame rather than a Snowpark DataFrame, failing to adhere to the Snowpark environment. While Option D is very similar, it lacks the proper syntax for specifying column references with 'col('category')' in the groupBy and 'col('price')' in the avg function.

246. Frage
......

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