SPS-C01 : Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark

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

1. You have a large CSV file containing product descriptions that you need to analyze using a sentiment analysis UDF. The CSV file is too large to fit in memory on your local machine. You want to stream the data directly from a Snowflake stage to your UDF for processing, avoiding the need to download the entire file. Which of the following approaches allows you to achieve this using Snowpark?

A) Create an external table pointing to the CSV file on the stage. Use a Snowpark DataFrame to select the product descriptions from the external table and then apply the sentiment analysis UDF.
B) Use the method within the UDF to read the CSV file line by line and pass each product description to the sentiment analysis function.
C) Use the 'snowflake.connector' library within the UDF to establish a new connection to Snowflake, read the CSV file from the stage, and analyze the product descriptions.
D) Load the CSV file into a Snowflake internal stage. Then, within a Snowpark UDF, directly query the stage using SQL to retrieve and analyze the product descriptions.
E) Read the CSV file directly into a Pandas DataFrame using within the UDF and perform sentiment analysis on the DataFrame.

2. You have developed a Snowpark Python stored procedure that calculates the average sales per region from a large sales data table. The procedure is currently defined inline within your Snowflake notebook. You want to operationalize this by creating the stored procedure from a local Python file named The file contains the following code: "'python from snowflake.snowpark.session import Session def calculate_avg_sales(session: Session, sales_table_name: str, region_column: str, sales_column: str) -> float: sales df = session.table(sales table name) avg_sales df = sales_df.group_by(region_column).agg({sales_column: 'avg'}) avg_sales = avg_sales_df.collect() return avg_sales[0][1] Which of the following code snippets correctly creates the stored procedure 'AVG SALES PROC in Snowflake, referencing the Python file, and handles potential dependency issues? Assume you have already established a Snowpark session named 'session' and that the stage 'my_stage' already exists.

A)

B)

C)

D)

E)

3. Consider the following Snowpark code snippet that defines and registers a UDF:

Which of the following statements about this code are TRUE?

A) The 'input_types' parameter is redundant because Python's type hints are automatically used to determine the input types.
B) The UDF is registered as a temporary UDF and will be removed when the session ends.
C) The 'replace=True' argument ensures that any existing UDF with the same name ('ADD_SALUTATION') is overwritten.
D) The default value of 'salutation' in the Python function will be used even when calling the UDF from SQL if the salutation parameter is omitted.
E) The UDF is registered as a permanent UDF and stored in the specified stage for future use.

4. You have a Snowflake table named 'raw events' with a VARIANT column named 'event data'. The 'event data' column contains JSON objects with a field 'timestamp' that is sometimes represented as a string and sometimes as a number (Unix epoch). You need to create a Snowpark DataFrame that extracts the 'timestamp' as a timestamp object, handling both string and numeric representations. Which of the following code snippets correctly accomplishes this, avoiding errors when encountering incompatible types?

A)

B)

C)

D)

E)

5. A Snowpark Python application is experiencing significant performance degradation when processing a large dataset (100GB+) stored in Snowflake. The application performs a complex series of transformations, including window functions and joins with smaller lookup tables. You suspect data skew is contributing to the issue. Which of the following strategies would be MOST effective in mitigating the impact of data skew and improving performance?

A) Convert the Snowpark DataFrame to a Pandas DataFrame before performing transformations.
B) Cache the smaller lookup tables using 'session.createDataFrame' and broadcast them to all worker nodes.
C) Increase the warehouse size to a larger instance (e.g., from X-Small to Large).
D) Implement salting or pre-partitioning of the data based on a hash of the skewed column before performing the joins and window functions.
E) Disable query result caching to ensure fresh data is always used.

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