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NEW QUESTION 54
A data engineering team needs to query a Delta table to extract rows that all meet the same condi-tion.
However, the team has noticed that the query is running slowly. The team has already tuned the size of the
data files. Upon investigating, the team has concluded that the rows meeting the condition are sparsely located
throughout each of the data files.
Based on the scenario, which of the following optimization techniques could speed up the query?

  • A. Data skipping
  • B. Z-Ordering
  • C. Bin-packing
  • D. Tuning the file size
  • E. Write as a Parquet file

Answer: B

 

NEW QUESTION 55
A data engineer has written the following query:
1. SELECT *
2. FROM json.`/path/to/json/file.json`;
The data engineer asks a colleague for help to convert this query for use in a Delta Live Tables (DLT)
pipeline. The query should create the first table in the DLT pipeline.
Which of the following describes the change the colleague needs to make to the query?

  • A. They need to add a CREATE LIVE TABLE table_name AS line at the beginning of the query
  • B. They need to add a live. prefix prior to json. in the FROM line
  • C. They need to add the cloud_files(...) wrapper to the JSON file path
  • D. They need to add a COMMENT line at the beginning of the query
  • E. They need to add a CREATE DELTA LIVE TABLE table_name AS line at the beginning of the query

Answer: A

 

NEW QUESTION 56
Projecting a multi-dimensional dataset onto which vector has the greatest variance?

  • A. second principal component
  • B. first eigenvector
  • C. not enough information given to answer
  • D. first principal component
  • E. second eigenvector

Answer: D

Explanation:
Explanation
The method based on principal component analysis (PCA) evaluates the features according to the projection of
the largest eigenvector of the correlation matrix on the initial dimensions, the method based on Fisher's linear
discriminant analysis evaluates. Them according to the magnitude of the components of the discriminant
vector.
The first principal component corresponds to the greatest variance in the data, by definition. If we project the
data onto the first principal component line, the data is more spread out (higher variance) than if projected onto
any other line, including other principal components.

 

NEW QUESTION 57
What are the advantages of the Hashing Features?

  • A. Easily reverse engineer vectors to determine which original feature mapped to a vector location
  • B. Requires the less memory
  • C. Less pass through the training data

Answer: B,C

Explanation:
Explanation
SGD-based classifiers avoid the need to predetermine vector size by simply picking a reasonable size and
shoehorning the training data into vectors of that size. This approach is known as feature hashing. The
shoehorning is done by picking one or more locations by using a hash of the name of the variable for
continuous variables or a hash of the variable name and the category name or word for categorical, text*like, or
word-like data.
This hashed feature approach has the distinct advantage of requiring less memory and one less pass through
the training data, but it can make it much harder to reverse engineer vectors to determine which original
feature mapped to a vector location. This is because multiple features may hash to the same location. With
large vectors or with multiple locations per feature, this isn't a problem for accuracy but it can make it hard to
understand what a classifier is doing.
An additional benefit of feature hashing is that the unknown and unbounded vocabularies typical of word-like
variables aren't a problem.

 

NEW QUESTION 58
......