Snowflake Certification SPS-C01

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Snowflake SPS-C01 Prüfungsthemen:

Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark SPS-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. Consider a scenario where you're developing a Snowpark stored procedure that accesses sensitive data'. Which of the following strategies, when used together, provide a comprehensive approach to secure this stored procedure and protect the underlying data?
Select all that apply:

A) Masking sensitive data within the stored procedure using Snowflake's dynamic data masking policies.
B) Implementing row-level security policies on the sensitive data tables.
C) Using 'EXECUTE AS CALLER and relying on the caller's privileges to access the data.
D) Using 'EXECUTE AS OWNER and granting the 'SELECT privilege on the sensitive data tables to the stored procedure's owner role.
E) Encrypting the stored procedure's code using AES encryption before deployment.

2. Consider the following Snowpark Python code snippet that defines and registers a User-Defined Table Function (UDTF):

Which of the following statements is MOST accurate regarding the behavior and limitations of this UDTF when used in a Snowpark DataFrame transformation?

A) The UDTF will be executed within the same Python process as the Snowpark driver program, limiting its scalability for large datasets.
B) The 'input_string' argument passed to the 'process' method will always be a single string value, even if the input DataFrame column contains NULL values.
C) If the input DataFrame column contains NULL values, the 'process' method will receive 'None' as the value for 'input_string'. The 'output_schema' correctly defines the structure of the output rows.
D) The UDTF can only be used with DataFrames that have been explicitly persisted as Snowflake tables.
E) The UDTF will process each input string in parallel, with Snowflake automatically distributing the processing across multiple worker nodes.

3. You are working with a Snowpark DataFrame 'sales_data' containing sales transactions. The DataFrame includes columns 'transaction_id' (STRING), 'product_id' (IN T), 'sale_date' (DATE), and 'sale_amount' (DOUBLE). You need to calculate the total sales amount for each product on a daily basis. Furthermore, you want to filter out any days where the total sales amount for a specific product is less than $50. Which of the following code snippets correctly achieves this using Snowpark Python?

A)

B)

C)

D)

E)

4. Consider the following Snowpark Python code snippet designed to create a DataFrame and then register a custom function (UDF):

This code runs successfully. However, you need to deploy this as a stored procedure. What minimal changes are required to make this code runnable as a Snowpark Python stored procedure and callable from SQL?

A) The 'return df.collect()' line must be replaced with 'return and the 'return_type' and 'input_typeS arguments of udf must be removed to allow inference. The rest of the code remains unchanged.
B) No changes are required; the code will function as a stored procedure as is.
C) The 'return df.collect()' line must be replaced with 'return and the Snowflake session object must be explicitly passed to the UDF when it is called.
D) The 'return df.collect()' line must be replaced with 'return and 'return_type' and 'input_typeS arguments of udf must be removed. The rest of the code remains unchanged.
E) The 'return df.collect()' line must be replaced with 'return df and create a DataFrame. The rest of the code remains unchanged.

5. You are tasked with creating a UDTF using Snowpark Python that splits a comma-separated string of customer IDs into individual rows. The input is a string (VARCHAR) and the output should be a table with a single column named 'customer_id' of type INTEGER. Which of the following code snippets CORRECTLY defines and registers the UDTF, ensuring proper data type handling? Assume is a valid Snowpark Session object.

A)

B)

C)

D)

E)

Fragen und Antworten: