DEA-C02 Fragen&Antworten - DEA-C02 Trainingsunterlagen

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Seit Neuem aktualisierte DEA-C02 Examfragen für Snowflake DEA-C02 Prüfung

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) DEA-C02 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q136-Q141):

136. Frage
You are tasked with creating an external function in Snowflake that calls a REST API. The API requires a bearer token for authentication, and the function needs to handle potential network errors and API rate limiting. Which of the following code snippets demonstrates the BEST practices for defining and securing this external function, including error handling?

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

Antwort: C

Begründung:
Option A uses SECURITY_INTEGRATION, which is suitable for cloud provider-managed security but doesn't directly handle the API key. Option B uses CREDENTIAL, which is deprecated. Option C and D use AUTH POLICY and SECRET, but C doesn't use SYSTEM$GET_SECRET within a 'USING' clause or CONTEXT_HEADERS. Option D uses the 'USING' clause but does not use 'CONTEXT HEADERS to pass the token correctly. Option E is the BEST approach because it utilizes 'SECURITY INTEGRATION' along with 'CONTEXT_HEADERS' to pass the Bearer token securely retrieved from the Snowflake secret, ensuring proper authentication. Using CONTEXT HEADERS allows setting the authorization header directly. Also, its importand to create the 'SECRET api_secret' for this code to work correctly and this options uses it.

137. Frage
A Snowflake Data Engineer is tasked with identifying all downstream dependencies of a view named 'CUSTOMER SUMMARY. This view is used by multiple dashboards and reports. They want to use SQL to efficiently find all tables and views that directly depend on 'CUSTOMER SUMMARY. Which of the following SQL queries against the ACCOUNT USAGE schema is the MOST efficient and accurate way to achieve this?

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

Antwort: D

Begründung:
The view in the ACCOUNT_USAGE schema is specifically designed to track object dependencies. option B directly queries this view using the and to find objects that depend on the 'CUSTOMER_SUMMARY view. Options A and C rely on parsing 'QUERY_TEXT , which is less reliable and can lead to false positives or misses. Option D looks for base object which has the opposite meaning of finding dependancies on a target view. Option E finds the OBJECT_ID for the view and is unnecessary and introduces an extra step.

138. Frage
You have a base table 'ORDERS' with columns 'ORDER ID, 'CUSTOMER D', 'ORDER DATE, and 'ORDER AMOUNT'. You need to create a view that aggregates the total order amount per customer per month. However, for data governance purposes, you need to ensure that the view only shows data for the last 3 months. What is the MOST efficient and secure way to create this view in Snowflake?

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

Antwort: E

Begründung:
Option C is the most efficient and secure because it creates a SECURE VIEW (hiding the underlying table definition), filters the data to include only the last 3 months in the 'WHERE' clause, and performs the necessary aggregation. Using a SECURE VIEW is crucial for data governance when sharing or exposing data. Options A and D do not create secure views. Option B is unnecessarily complex using a CTE. Option E will throw an error because is not allowed in this context.

139. Frage
You are tasked with designing a data sharing solution where data from multiple tables residing in different databases within the same Snowflake account needs to be combined into a single view that is then shared with a consumer account. The view must also implement row-level security based on the consumer's role. Which of the following options represent valid approaches for implementing this solution? Select all that apply.

A. Create a view for each table and then build a final view using 'UNION ALL' to combine data from all the views and implement row-level security with a role based row access policy. Standard views should not be used in data sharing.
B. Create a standard view with a stored procedure to handle the joins across databases and use EXECUTE AS OWNER to avoid permission issues. This standard view should be shared.
C. Create a secure view that joins tables from different databases using fully qualified names (e.g., 'DATABASEI .SCHEMAI . TABLET) and implement row-level security using a masking policy based on the CURRENT_ROLE() function.
D. Create a secure view that joins tables from different databases and implement row-level security using a row access policy based on the CURRENT ROLE() function. Masking policy cannot provide role based access control so will not work.
E. Create a standard view that joins tables from different databases using aliases and implement row-level security using a UDF that checks the consumer's role and filters the data accordingly.

Antwort: C,D

Begründung:
Options A and C are the valid approaches. A secure view is essential for data sharing. Fully qualified names are required to reference objects across databases. Row-level security can be implemented using either a row access policy or a masking policy (with some limitations). Option A incorrectly mentions a masking policy for row level access control. Option C is correct as row access policies are designed for that case. Option D create standard views and sharing standard views is not a good practice. Stored procedures cannot be used in the definition of a view for data sharing, so E is invalid. B is also invalid as standard view.

140. Frage
A Snowflake data pipeline utilizes Snowpipe to ingest JSON data from cloud storage into a raw staging table 'RAW DATA' Subsequently, a series of transformation tasks are executed to cleanse, transform, and load the data into fact and dimension tables. You've noticed significant performance degradation in the transformation tasks, especially when dealing with large JSON payloads and deeply nested structures. Which of the following optimization techniques, applied at different stages of the pipeline, would MOST likely improve the overall performance of the data transformation tasks?

A. Increasing the virtual warehouse size used by the transformation tasks to provide more compute resources.
B. Replacing the transformation tasks with external functions implemented in Python using Snowpark, leveraging the power of Pandas DataFrames for JSON processing.
C. Partitioning the 'RAW DATA' staging table based on the ingestion timestamp to reduce the amount of data scanned during transformation.
D. Employing Snowflake's 'LATERAL FLATTEN' function with appropriate 'PATH' expressions to efficiently extract the required attributes from the JSON data during transformation.
E. Using the file format option when defining the Snowpipe integration to remove the outer array from the JSON data before ingestion.

Antwort: A,C,D

Begründung:
Options A, C, and D address different aspects of performance optimization. Increasing the virtual warehouse size (A) provides more resources for the transformation tasks. Using SLATERAL FLATTEN' effectively (C) optimizes JSON parsing. Partitioning the ' RAW_DATR table (D) reduces the data scanned, improving query performance. While (B) can be helpful, it depends on the JSON structure. Snowpark UDFs (E) can introduce overhead due to the serialization and deserialization between Snowflake and the external environment.

141. Frage
......

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