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

1. You are tasked with building a Snowpark application that processes sensor data. The data arrives continuously and is ingested into a Snowflake table called 'RAW SENSOR DATA'. You need to create a Snowpark DataFrame that applies a user-defined function (UDF) to each row to enrich the data. The UDF, named 'ENRICH SENSOR DATA, is written in Python and resides in a stage called 'UDF STAGE. The UDF takes three arguments: 'timestamp', and 'raw_value', all of which are STRING type in Snowflake. Which of the following code snippets correctly defines and calls the UDF using Snowpark?

A)

B)

C)

D)

E)

2. You are tasked with optimizing the performance of a Snowpark application that uses a UDF to perform complex image processing. The UDF is currently registered using 'session.udf.registeff. You observe that the UDF execution is slow, particularly when processing large batches of images. What steps could you take to potentially improve the performance of this UDF execution? Select all that apply.

A) Ensure that the stage location specified during UDF registration is in the same region as the Snowflake account to minimize data transfer latency.
B) Use session.clear_packages() to clear the session packages when deploying UDF.
C) Convert the UDF into a UDTF (User-Defined Table Function) if the image processing can benefit from row-by-row processing and aggregation.
D) Ensure that the size of the zipped file containing the UDF's dependencies is as small as possible to speed up deployment.
E) Increase the warehouse size used for running the Snowpark application to provide more computational resources for the UDF execution.

3. You're tasked with creating a Snowpark UDF to calculate the Haversine distance between two sets of latitude and longitude coordinates (point A and point B). Which of the following statements about deploying and using this UDF is/are TRUE?

A) The UDF can only be written in Python and must be deployed as an inline UDF within the Snowpark session.
B) The UDF, once defined, can be used inside of any DataFrame operation like 'select', 'filter' , and 'withColumn'
C) The UDF can only be called directly from within the Snowpark session and cannot be used in standard Snowflake SQL queries.
D) The UDF can be written in Python, Java, or Scala. Using a Java UDF will likely offer best performance, especially when dealing with very large datasets. You'll need to stage the compiled JAR file on an internal stage that Snowpark can access.
E) When defining the UDF with input types, the Python types must exactly match the corresponding Snowflake data types.

4. You are working with a Snowpark DataFrame named 'sales df' containing sales data including columns 'product id', 'sale date', and 'sale_amount'. You want to create a new DataFrame 'filtered df that only includes rows where the 'product id' is present in a list of approved product IDs and the 'sale_amount' is greater than the average sale amount. You have already calculated the average sale amount and stored it in a variable named 'avg_sale amount'. Which of the following code snippets correctly achieves this?

A)

B)

C)

D)

E)

5. You have a CSV file stored in a Snowflake stage named 'my_stage/data.csv'. The file contains customer data, including 'customer id' (INT), 'first_name' (VARCHAR), 'last_name' (VARCHAR), and 'email' (VARCHAR). You want to create a Snowpark DataFrame representing this data, explicitly defining the schema for improved type safety and performance. Which of the following code snippets is the MOST efficient and correct way to create the DataFrame with the specified schema, assuming you have a valid Snowpark session object named 'session'?

A)

B)

C)

D)

E)