Modulbewertung

1.

Was geschieht, wenn die Schemaerzwingung von Delta Lake auf einen Zeichenfolgenwert trifft, der nicht in den ganzzahligen Typ der Zielspalte umgewandelt werden kann?

Der Wert wird automatisch in NULL konvertiert.

Der Schreibvorgang löst einen Fehler aus.

Der Wert wird als Zeichenfolge in einer geretteten Datenspalte gespeichert.

2.

Welche Funktion sollte verwendet werden, um Werte zwischen Datentypen zu konvertieren, wenn ungültige Werte NULL zurückgeben sollen, anstatt einen Fehler zu auslösen?

cast()

konvertieren()

try_cast()

3.

Was ist der Zweck der Option "rescuedDataColumn", wenn Auto Loader zum Behandeln der Schemaabweichung verwendet wird?

So speichern Sie Spaltennamen, die in der Quelle umbenannt wurden

So erfassen Sie Daten, die nicht mit dem erwarteten Schema übereinstimmen, ohne die Pipeline zu blockieren

So korrigieren Sie Datentypfehler in den Quelldateien automatisch

4.

Welche Aktion führt die Erwartung expect_or_drop aus, wenn ein Datensatz gegen die definierte Einschränkung verstößt?

Protokolliert eine Warnung und schreibt den Datensatz in die Zieltabelle.

Beendet die Pipeline und macht alle partiellen Updates rückgängig.

Entfernt den Eintrag vor dem Schreiben in die Zieltabelle.

5.

Welcher Einschränkungstyp sollte einer Delta Lake-Tabelle hinzugefügt werden, um sicherzustellen, dass eine Preisspalte immer positive Werte enthält?

NOT NULL-Einschränkung

CHECK-Einschränkung

Primärschlüssel-Einschränkung

6.

Was ist das Verhalten, wenn eine Lakeflow Spark Declarative Pipeline mehrere parallele Flüsse aufweist und ein Fluss auf eine expect_or_fail Erwartungsverletzung stößt?

Alle Abläufe in der Pipeline werden sofort gestoppt.

Nur der Datenfluss mit dem Verstoß stoppt, während die anderen Datenflüsse weiterlaufen.

Die Pipeline hält alle Flüsse an und wartet auf manuelle Eingriffe.

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