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RAN-DBDEA-00190
Ranvier · DBDEA

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

A supplier landing directory has accumulated more than 40,000 small CSV files over two years of daily deliveries. The nightly COPY INTO run keeps getting slower: most of its time now goes into discovering which files in the path are new and which were already loaded. Total daily volume is modest. What should the team conclude about this slowdown?

Alternativas (Modo Leitura) Clique para filtrar a discussão →
  1. A. No structural limit: COPY INTO handles any file count without degradation, so the slowdown must come from warehouse sizing, not ingestion design
  2. B. File size only: compacting the thousands of small files into fewer large ones solves everything, because file count never drives ingestion cost
  3. C. Scale mismatch: COPY INTO suits small to medium sets of files, while Auto Loader is built for this scale, handling millions of files efficiently
  4. D. Mode mismatch: Auto Loader only serves always-on, real-time streaming, so it cannot replace a nightly batch-style incremental load
Revelar gabarito

Resposta correta: Scale mismatch: COPY INTO suits small to medium sets of files, while Auto Loader is built for this scale, handling millions of files efficiently

Referência: https://docs.databricks.com/aws/en/ingestion/copy-into

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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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Gabarito Oficial (C): Scale mismatch: COPY INTO suits small to medium sets of files, while Auto Loader is built for this scale, handling millions of files efficiently

Ranvier · DBDEA

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