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RAN-DBDEA-00025
Ranvier · DBDEA

Prova DBDEA Tópicos: ingestion Dificuldade: hard A questão está em en.

A retailer wants to ingest files from cloud object storage into a Unity Catalog-governed table once per night. The pipeline should start on a schedule, process whatever files have arrived, and then stop, so the team pays only for a short run instead of compute that stays on around the clock. Which design matches these requirements?

Alternativas (Modo Leitura) Clique para filtrar a discussão →
  1. A. Start a stream with .trigger(processingTime='1 hour') and leave it running continuously, so each micro-batch picks up new files as they arrive
  2. B. Use .trigger(availableNow=True): process all available data, then stop — scheduled via a time-based trigger in a Lakeflow Job
  3. C. Run Trigger.Once inside a while loop in a single notebook so the stream never gets a chance to idle
  4. D. Skip Auto Loader entirely and use a one-time spark.read.parquet, because Auto Loader cannot be used for scheduled batch-style loads
Revelar gabarito

Resposta correta: Use .trigger(availableNow=True): process all available data, then stop — scheduled via a time-based trigger in a Lakeflow Job

Referência: https://docs.databricks.com/aws/en/ingestion/cloud-object-storage/auto-loader/best-practices

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02 — Camada de Mielina · Discussão Canônica

Onde a prova tenta te enganar — e como quem passou resolveu.

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✦ Síntese Consolidada (Wiki) rev. #1 (baseline) · CC BY-SA 4.0
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Ainda não há síntese comunitária consolidada para esta questão. Abaixo está o ponto de partida oficial verificável — se você passou na prova, inaugure a dissecção das alternativas.

Gabarito Oficial (B): Use .trigger(availableNow=True): process all available data, then stop — scheduled via a time-based trigger in a Lakeflow Job

Ranvier · DBDEA

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