Snowflake SnowPro Advanced DEA-C02

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Snowflake DEA-C02 Prüfungsthemen:

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

Frage #1

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 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.
B. 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.
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. 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.
E. 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.

Frage #2

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. 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.
B. 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.
C. 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.
D. The inner join will automatically exclude rows where the join column is null in either DataFrame. There is no need for explicit null handling.
E. 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.

Frage #3

A financial services company is using Snowflake Streams on a table 'TRANSACTIONS' to capture changes for auditing purposes. The 'TRANSACTIONS' table contains sensitive data, and the auditing team requires the stream to only capture changes to specific columns: 'ACCOUNT ID', 'TRANSACTION DATE', and 'TRANSACTION AMOUNT'. Which of the following approaches is the MOST efficient and secure way to achieve this requirement, ensuring minimal performance impact and data exposure?

A. Create a Stream on the 'TRANSACTIONS' table and use a masking policy on the stream's output to redact the unnecessary columns.
B. Create a Stream on the 'TRANSACTIONS' table. Periodically truncate stream and reload all data from TRANSACTION table by applying filter while loading.
C. Create a task that clones the TRANSACTIONS table and a stream on that cloned table, limiting what changes are captured using a WHERE clause on the cloning command.
D. Create a standard Stream on the 'TRANSACTIONS table and then filter the results in downstream processing to only include the required columns.
E. Create a View that selects only the 'ACCOUNT ID, 'TRANSACTION DATE, and 'TRANSACTION AMOUNT columns and create a Stream on the View.

Frage #4

You are tasked with processing streaming data in Snowflake using Snowpark Python. The raw data arrives in a DataFrame raw events' with the following schema: 'event id: string', 'event_time: timestamp', 'user id: string', and 'event data: string'. You need to perform the following data transformations: 1 . Extract a specific value from the JSON 'event_data' using the 'get' function to find the 'product_id' and create a new column named 'product id' of type STRING. 2. Filter the DataFrame to include only events where the is NOT NULL and the is within the last hour. 3. Aggregate the filtered data to count the number of events per 'product id'. Which of the following code snippets correctly performs these transformations in an efficient and performant manner?

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

Frage #5

A daily process loads data into a Snowflake table named 'TRANSACTIONS using a COPY INTO statement. The table is clustered on 'TRANSACTION DATE'. Over time, you observe a significant degradation in query performance when querying data within specific date ranges. Analyzing the 'SYSTEM$CLUSTERING INFORMATION' function output for the 'TRANSACTIONS' table reveals a low 'effective clustering_ratio' and a high 'average_overlaps'. Which combination of actions below would BEST address the performance degradation and improve query efficiency?

A. Create a new table with the desired clustering and load data using 'CREATE TABLE AS SELECT statement.
B. Recluster the table using 'ALTER TABLE TRANSACTIONS RECLUSTER$ and adjust the virtual warehouse size to maximize resource allocation during the recluster operation.
C. Implement a data maintenance schedule that regularly reclusters the table using 'ALTER TABLE TRANSACTIONS RECLUSTER;' during off-peak hours and monitor the 'SYSTEM$CLUSTERING INFORMATION' function periodically.
D. Drop the existing clustering key on 'TRANSACTION_DATE, then recreate it with a different clustering key such as 'HASH(TRANSACTION_ID)'.
E. Drop the current clustered table and create a new table with partition by clauses

Fragen und Antworten: