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

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Snowflake DEA-C02 Prüfungsthemen:

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

1. A data engineer is facing performance issues with a complex analytical query in Snowflake. The query joins several large tables and uses multiple window functions. The query profile indicates that a significant amount of time is spent in the 'Remote Spill' stage. This means the data from one of the query stages is spilling to the remote disk. What are the possible root causes for 'Remote Spill' and what steps can be taken to mitigate this issue? Select two options.

A) The virtual warehouse is not appropriately sized for the volume of data and complexity of the query. Increasing the virtual warehouse size might provide sufficient memory to avoid spilling.
B) The window functions are operating on large partitions of data, exceeding the available memory on the compute nodes. Try to reduce the partition size by pre- aggregating the data or using filtering before applying the window functions.
C) The query is using a non-optimal join strategy. Review the query profile and consider using join hints to force a different join order or algorithm.
D) The data being queried is stored in a non-Snowflake database, making it difficult to optimize the join.
E) The 'Remote Spill' indicates network latency issues between compute nodes. There is nothing the data engineer can do to fix this; it is an infrastructure issue.

2. You are developing a data pipeline in Snowflake that processes sensitive customer data'. You need to implement robust data governance controls, including column-level security and data masking. Which of the following combinations of Snowflake features, when used together, provides the MOST comprehensive solution for achieving this?

A) Object tagging, column-level security policies (using views), and masking policies.
B) Row access policies and data masking policies on base tables, supplemented with object tagging and column-level security policies on views that grant limited access to specific user roles.
C) Dynamic tables and masking policies.
D) Row-level security policies and data masking policies.
E) Data masking policies and network policies.

3. You are loading JSON data into a Snowflake table with a 'VARIANT' column. The JSON data contains nested arrays with varying depths. You need to extract specific values from the nested arrays and load them into separate columns in your Snowflake table. Which approach would provide the BEST performance and flexibility?

A) Load the entire JSON into a 'VARIANT column and then use SQL with nested 'FLATTEN' functions to extract the desired values during query time.
B) Create a view with nested 'FLATTEN' functions to extract the values from the 'VARIANT column. The view serves as the source for further transformations.
C) Use a 'COPY' command with a 'TRANSFORM' clause that uses JavaScript UDFs to parse the JSON and extract the values during the load process. Load the extracted values directly into the target columns.
D) Use a stored procedure to parse the JSON data and insert values into the table row by row.
E) Use Snowpipe with auto-ingest, loading directly into the table with the 'VARIANT column. Define data quality checks with pre-load data transformation.

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) 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.
C) 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.
D) Rely solely on Snowflake's default query history and resource monitors. These automatically track performance and usage, providing sufficient insight without additional configuration.
E) 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.

5. A Snowflake table 'ORDERS' contains billions of records and is frequently queried for reporting purposes. The reporting queries often filter on 'ORDER DATE and 'CUSTOMER ID'. The data engineering team is considering creating a clustering key to improve query performance. They are evaluating two options: (1) clustering on 'ORDER DATE' alone and (2) clustering on '(ORDER DATE, CUSTOMER ID)'. Which of the following statements best describes the trade-offs between these two options in the context of query performance and data maintenance?

A) Neither clustering option will significantly improve performance, and the team should focus on optimizing the queries themselves through techniques like query rewriting and the use of appropriate indexes.
B) Clustering on 'ORDER_DATE alone will result in better overall query performance because it's a single dimension, simplifying the clustering process and reducing the need for Snowflake to perform complex data scans.
C) Clustering on ' (ORDER DATE, CUSTOMER_ID)' will provide better performance for queries filtering on both columns, but may lead to increased reclustering costs if distribution is skewed within "ORDER_DATE' partitions.
D) Clustering on '(ORDER DATE, CUSTOMER IDY is always the best option because it allows for more granular filtering and reduces the need to scan unnecessary micro-partitions, regardless of data distribution.
E) Clustering on ORDER DATE alone is preferable because it eliminates the risk of data skewness associated with 'CUSTOMER ID, leading to more balanced micro-partitions and consistent query performance.

Fragen und Antworten: