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

1. You are tasked with calculating the daily moving average of sales for each product category in your Snowflake data warehouse using Snowpark Python. You need to handle cases where there might be missing sales data for certain days. You have the following sales data available in a table named with columns: (DATE), (VARCHAR), and 'sales_amount' (NUMBER). Which of the following Snowpark Python code snippets correctly calculates the 7-day moving average of sales amount per product category, filling in missing sales days with 0, and handles potential division by zero?

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

2. You have created a Snowflake Iceberg table that points to data in an AWS S3 bucket. After some initial data ingestion, you realize that the schema in the Iceberg table does not perfectly match the schema of the underlying Parquet files in S3. Specifically, one of the columns in the Iceberg table is defined as 'VARCHAR , while the corresponding column in the Parquet files is stored as 'INT. What will be the most likely behavior when you query this Iceberg table in Snowflake?

A) The query will succeed, but the 'VARCHAR column will contain 'NULL' values for all rows where the underlying Parquet files contain 'INT' values.
B) Snowflake will attempt to cast the data, and if a cast fails (e.g., 'INT' value is too large to fit in 'VARCHAR), the query will return an error only for those specific rows. Other rows will be processed correctly.
C) The query will succeed, but the result will be unpredictable and may vary depending on the specific data values in the Parquet files.
D) The query will fail with an error indicating a data type mismatch between the Iceberg table schema and the underlying Parquet file schema.
E) Snowflake will automatically cast the SINT' data in the Parquet files to 'VARCHAR during query execution, and the query will succeed without any errors or warnings.

3. A data engineering team has implemented a continuous data pipeline that loads data into a Snowflake table named 'SALES DATA' They notice that the pipeline intermittently experiences performance degradation, particularly during peak business hours. The team wants to implement alerts to proactively identify and address these performance issues. Which of the following approaches would be MOST effective for monitoring the pipeline and triggering alerts based on specific performance metrics related to data loading?

A) Enable Snowflake's query acceleration service. This service automatically analyzes query performance and identifies opportunities for optimization, removing the need for manual monitoring and alerting. Use Snowflake's resource monitors to track credit usage.
B) Create a Snowflake Task that periodically queries the 'QUERY_HISTORY view, calculates the average load duration for 'SALES_DATX, and triggers an alert if the duration exceeds a predefined threshold. Use a Stored Procedure to handle the alert logic and send notifications.
C) create a custom Snowflake Alert that triggers when the function for the 'SALES_DATA' table indicates significant delay in data loading. Use a Snowflake Notification Integration to send alerts via email or Slack.
D) Create a Snowflake Alert based on a metric in the Account Usage views (e.g., that identifies when load durations for the data warehouse associated with the data pipeline exceed a specified threshold. Configure a Notification Integration to route alerts to a designated channel.
E) Implement a data streaming service that monitors the 'SALES_DATX table in real-time. The streaming service should track the number of rows inserted per minute and trigger an alert if the insertion rate drops below a predefined threshold. No Snowflake object or Alert required.

4. You are tasked with optimizing a data pipeline that loads data from an external cloud storage location into Snowflake, transforms it, and then loads it into reporting tables. The pipeline is experiencing intermittent performance issues. You want to proactively identify and address these issues. Which of the following monitoring techniques and Snowflake features would be MOST effective for continuous monitoring and performance optimization?

A) Focus exclusively on optimizing SQL queries and data transformations. Monitoring is unnecessary since Snowflake automatically handles performance optimization.
B) Implement custom logging and monitoring using Snowflake Scripting and User-Defined Functions (UDFs) to capture granular performance metrics at each stage of the pipeline and push notifications via external functions to a monitoring service.
C) Rely solely on Snowflake's default query history and resource monitors. These automatically track performance and usage, providing sufficient insight without additional configuration.
D) Utilize Snowflake's System Functions to periodically query performance views (e.g., 'QUERY_HISTORY, ' and write aggregated metrics to a dedicated monitoring table. Configure a scheduled task to generate alerts based on predefined thresholds.
E) Enable Snowflake's Auto-Suspend and Auto-Resume features on the warehouse. This is the most efficient way to manage resources and optimize costs, indirectly addressing performance concerns.

5. You are tasked with building a data pipeline that ingests data from various sources into Snowflake, processes it, and then writes the final results back to a data lake in AWS S3, partitioned by date. The data in S3 should be queryable by other applications outside of Snowflake. You choose to use Snowflake Iceberg tables for this purpose. Which of the following is the correct SQL statement to create an Iceberg table 'analytics.public.daily_summary' in Snowflake, backed by an S3 bucket 's3://your-bucket/data/daily_summary/', partitioned by the column, and specifying 'parquet' as the file format?

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

Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: C

2. Frage
Antwort: D

3. Frage
Antwort: B,D

4. Frage
Antwort: B,D

5. Frage
Antwort: B