Snowflake Certification SPS-C01

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Snowflake SPS-C01 Prüfungsthemen:

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

1. You are tasked with building a Snowpark application to perform sentiment analysis on customer reviews stored in a Snowflake table named 'CUSTOMER REVIEWS'. The application should be deployed as a UDF. The sentiment analysis is performed by a third-party Python library, 'sentiment_analyzer'. Due to security constraints, direct internet access is prohibited from within the Snowflake environment. What steps are necessary to ensure the 'sentiment_analyzer' library can be used by your Snowpark UDF?

A) Install the 'sentiment_analyzer' library using 'conda install' directly within the Snowpark session before creating the UDF.
B) Package the 'sentiment_analyzer' library into a JAR file and upload it to a Snowflake stage, then specify the JAR in the 'imports' parameter of the UDF creation statement.
C) Use the 'packages' parameter in the UDF creation statement to specify the 'sentiment_analyzer' library from Anaconda.
D) Request Snowflake support to whitelist the 'sentiment_analyzer' library for direct download during UDF execution.
E) Package the 'sentiment_analyzer' library into a ZIP file and upload it to a Snowflake stage, then specify the ZIP in the 'imports' parameter of the UDF creation statement.

2. You are tasked with operationalizing a Snowpark Python UDF for batch scoring of a large dataset. The UDF takes a set of feature columns and returns a prediction. You want to optimize performance and resource utilization. Select all the strategies that would effectively improve the operational efficiency and scalability of your UDF execution.

A) Ensure that the Snowpark DataFrame being passed to the UDF is appropriately partitioned based on a relevant column (e.g., a geographical region) before invoking the UDF.
B) Always use a warehouse size of 'X-Large' or larger regardless of the data volume to guarantee sufficient resources for UDF execution.
C) Adjust the 'MAX BATCH SIZE parameter for the warehouse executing the UDF to the largest possible value to minimize overhead.
D) If the UDF performs external API calls, implement retry logic with exponential backoff to handle transient network errors gracefully.
E) Utilize the 'vectorized' argument during UDF registration to enable batch processing of input data within the UDF.

3. You are using Snowpark to process a DataFrame 'employee df containing employee data, including 'employee_id', 'name' , 'department' , and 'salary'. You need to implement a complex data cleaning and transformation pipeline that involves the following steps: 1. Remove duplicate rows based on 'employee id'. 2. Fill missing 'salary' values with the average salary for the employee's department. 3. Standardize department names by converting them to uppercase. 4. Create a new column 'salary_range' based on the salary. if Salary less than 50k 'Low', greater than 50k and less than 100k 'Medium', greater than 100k 'High'. Which of the following code snippets MOST effectively combines these transformations into a single, readable, and efficient Snowpark pipeline? Assume you have a session object available named 'session' and import necessary modules from 'snowflake.snowpark.functions as F'

A)

B)

C)

D)

E)

4. You have a requirement to process a large number of JSON files stored in a Snowflake stage 'json_stage'. These JSON files contain complex nested structures. You need to extract specific fields from these files using Snowpark Python and load them into a Snowflake table. You want to use 'SnowflakeFile' to read the JSON files and minimize the amount of data loaded into memory. Select all that apply from the following options to efficiently accomplish this task:

A) Create a UDF that takes a file path as input, constructs a 'SnowflakeFile' object within the UDF, reads the JSON data using 'json.loadS, extracts the required fields, and returns a Row object or a dictionary. Use 'session.sql('SELECT relative_path FROM to get file paths, create Snowpark Dataframe and then call the UDF on each file path.
B) Write a Python script that downloads all JSON files from the stage using 'SnowflakeFile.get' , iterates through the downloaded files, parses each file, extracts the fields, and inserts the data into the Snowflake table using the Snowflake Python connector.
C) Create a UDTF that accepts a "SnowflakeFile' object, uses 'json.loadS to parse the JSON content incrementally, extracts the desired fields, and yields rows for insertion into the target table. Use 'session.read.option('PATTERN', ' to generate the initial DataFrame.
D) Use to directly load all JSON files into a Snowpark DataFrame and then use 'select' with path expressions (e.g., 'col('fieldl .nested_field')) to extract the required fields.
E) Create a UDF that accepts a 'SnowflakeFile' object, opens the file, reads the JSON data using 'json.load', extracts the required fields, and returns a JSON string. Create a Snowpark DataFrame using 'session.read.option('PATTERN', ' then call the UDF with the file path, and finally parse the returned JSON string to load data.

5. You are tasked with optimizing a Snowpark Python application that performs complex data transformations on a large dataset. The application is running slower than expected, and you suspect that data serialization and transfer between the Snowpark client and the Snowflake engine are bottlenecks. Which of the following strategies could you implement to improve performance? (Select all that apply.)

A) Minimize the amount of data transferred between the client and the engine by pushing down as much computation as possible to Snowflake using Snowpark DataFrame operations.
B) Utilize smaller batch sizes when writing data back to Snowflake to reduce memory pressure on the client.
C) Create and utilize temporary tables within Snowflake to store intermediate results of complex transformations.
D) Increase the configuration parameter to maximize parallelism within the Snowpark engine without considering resources or potential bottleneck.
E) Convert all dataframes to Pandas dataframes locally and perform data manipulation with Pandas methods to take advantage of local resources.

Fragen und Antworten: