Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) : DEA-C02

Snowflake DEA-C02 Zertifizierungsprüfungen spielen eine wichtige Rolle in der IT-Branche. Trotz der harten Wettbewerb können Sie sich auch abheben, falls Sie das Snowflake DEA-C02-Zertifikat erfolgreich erhalten. Aber es ist nicht leicht, diese Prüfung ohne Snowflake DEA-C02-Prüfungsmaterialien zu bestehen. Keine Sorge, Pass4test haben viele Snowflake DEA-C02-Prüfung Materialien entwickelt, die nützlich für die Vorbereitung der SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) Prüfungen sind. Mit Hilfe der Prüfungsfragen und –antworten auf Pass4test können Sie Ihre Snowflake DEA-C02-Prüfung reibungslos bestehen.

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

1. You've created a JavaScript stored procedure using Snowpark to transform data'. The stored procedure is failing, and you suspect an issue with how Snowpark is handling null values during a join operation. Given two Snowpark DataFrames, and 'df2 , what is the expected behavior when performing an inner join on a column containing null values in both DataFrames, and how can you mitigate potential issues?

A) The inner join will automatically exclude rows where the join column is null in either DataFrame. There is no need for explicit null handling.
B) The inner join will exclude rows where the join column is null in either DataFrame. To include these rows, you must use a full outer join instead.
C) The inner join will treat null values as equal, resulting in rows where the join column is null in both DataFrames being included in the result. To avoid this, you should filter out null values before the join.
D) Inner Join will not throw an error, and will exclude the rows where join column is null. If you need to join records with null values, pre-processing dataframes using to replace null with a valid sentinel value before performing the join is one way to handle this.
E) The behavior of the inner join with null values is undefined and may vary depending on the data types and the specific version of Snowpark. Explicit null handling is always required.

2. A financial institution needs to tokenize sensitive customer data (credit card numbers) stored in a Snowflake table named 'CUSTOMER_DATA before it's consumed by a downstream reporting application. The institution uses an external tokenization service accessible via a REST API. Which of the following approaches is the MOST secure and scalable way to implement tokenization during data loading, minimizing exposure of the raw credit card data within Snowflake?

A) Use Snowflake's Data Sharing feature to securely share the raw data with the downstream application, instructing them to perform the tokenization within their own environment.
B) Utilize Snowflake's Snowpipe to ingest the data directly. Inside a COPY INTO statement, use an external function to call the tokenization service during the ingestion process to tokenize the data before it's loaded into the target table.
C) Load the raw data into a staging table, then create a Snowflake Task that executes a stored procedure. The stored procedure calls the external tokenization API using 'SYSTEM$EXTERNAL_FUNCTION_REQUEST' for each row and updates the original table with the tokenized values.
D) Load the raw data directly into the 'CUSTOMER DATA' table. Create a masking policy that utilizes a UDF that calls the external tokenization API directly to tokenize the credit card number values on read.
E) Use a Snowflake UDF (User-Defined Function) written in Java that calls the external tokenization API directly. Create a masking policy that utilizes the UDF and applies it to the credit card number column.

3. You need to define a UDF in Snowflake that takes a date as input and returns the next business day (Monday-Friday). If the input date is a Friday, the UDF should return the following Monday. If the input date is a Saturday or Sunday, the function should return the following Monday as well. Which of the following UDF definitions correctly implements this logic?

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

4. A data engineer is implementing a data governance policy that requires masking PII data in non-production environments. They have identified a column 'CUSTOMER EMAIL' that needs to be masked. They want to use dynamic data masking in Snowflake, but the 'CUSTOMER EMAIL' column is referenced in several views. Which of the following approaches is MOST appropriate and avoids breaking the existing views?

A) Create masking policies on each of the individual views that reference the 'CUSTOMER EMAIL' column, using the same masking function.
B) Create a masking policy directly on the 'CUSTOMER EMAIL' column in the base table. This will automatically apply the masking to all views referencing the column.
C) Create a separate view that applies the masking function to the 'CUSTOMER EMAIL' column. Replace all existing views with the new masked view.
D) Create a masking policy on the base table but use a context function in the masking policy condition to check the database name. Mask the data only when the database name is the non-production database.
E) Create a masking policy on the base table, but exclude the role used by the views from the policy's condition. This will prevent masking for those specific views.

5. 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 'SPLIT with ';' as delimiter, then apply 'SPLIT again with ':' as delimiter. Finally, construct the JSON array using 'ARRAY_AGG' and 'OBJECT CONSTRUCT
B) 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.
C) Utilize a Java UDF to parse the string and directly generate the JSON array.
D) 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.
E) Use ' to extract item names and quantities, then use 'ARRAY_CONSTRUCT and 'OBJECT_CONSTRUCT to create the JSON array.

Fragen und Antworten: