Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark 問題集 : SPS-C01

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Snowflake SPS-C01 試験シラバストピック:

Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark 認定 SPS-C01 試験問題：

1. You have JSON files stored in an internal stage named 'json_stage' within your Snowflake account. Each JSON file contains an array of product objects, with potentially nested structures. You need to create a Snowpark DataFrame to analyze this data, but the schema is complex and you want to avoid explicitly defining it in your Python code. Which of the following Snowpark code snippets will MOST effectively achieve this, assuming you have a Snowpark session object named 'session'?

A)

B)

C)

D)

E)

2. Given a Snowpark DataFrame 'employees_df with columns 'employee_id' , 'department' , and 'salary' , and a second Snowpark DataFrame 'departments_df with columns 'department_id' and which of the following Snowpark code snippets correctly performs a join to retrieve employee information along with their department name, filtering for employees with salaries greater than $60,000, and then orders the result by department name?

A)

B)

C)

D)

E)

3. You are tasked with building a Snowpark application that receives a DataFrame 'new customers_df containing customer data'. Your application needs to insert this data into the 'CUSTOMERS' table in Snowflake. The 'CUSTOMERS table has columns 'CUSTOMER ONT), 'NAME' (VARCHAR), and 'JOIN DATE' (DATE). However, contains all columns as VARCHAR. Which of the following approaches ensures the correct data types are inserted into the 'CUSTOMERS' table, minimizing errors and maximizing performance? Assume the 'session' object is already defined and a valid connection exists.

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

4. You have two Snowpark DataFrames: containing customer information and 'orders_df containing order details. You need to merge these DataFrames based on the column to create a unified view. The 'customers_df may contain duplicate values. The contains recent orders. You want to use 'merge' with an 'UPDATE action based on 'customer id' and a 'WHEN NOT MATCHED BY TARGET action to insert new customer records from 'customers df into the 'orders df table that do not exist.

A) The merge operation cannot handle duplicate keys in the source DataFrame without pre-aggregation.
B) The 'UPDATE action in 'merge' will update all matching rows in the target table based on the join condition, regardless of duplicates in the source.
C) The 'merge' operation will fail immediately upon encountering the first duplicate key during the update operation. Consider stage the source dataframe and use an appropriate dedup option with merge.
D) You must use on the source DataFrame ('customers_df) before using 'merge' to ensure only one matching row exists per customer.
E) The 'merge' operation will succeed, processing each matching record sequentially. If more than one row matches it will process based on order in the dataframe

5. You are developing a Snowpark stored procedure in Python that utilizes the 'requests' library to fetch data from an external API. Your Snowflake account is configured to use Anaconda packages. You encounter an error indicating that the 'requests' library is not found. Which of the following steps are MOST effective in ensuring the 'requests' library is available to your stored procedure?

A) Specify the 'requests library in the stored procedure's 'packages argument during creation: 'CREATE OR REPLACE PROCEDURE
B) Enable Anaconda integration for your Snowflake account, ensuring 'requests' is available in the Snowflake Anaconda channel, and then create the stored procedure using 'imports=['snowflake://packages/requests/']'.
C) Install the 'requestS library directly onto the Snowflake compute nodes using SnowSQL's command.
D) Include the 'requests' library directly in the stored procedure code using a base64 encoded string.
E) Manually upload the 'requests' library's ' .py' files to an internal stage and import them within the stored procedure.

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