https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/security/auth-authz/access-control/cluster-acl
https://docs.databricks.com/en/security/auth-authz/access-control/cluster-acl.html

説明
答えは
データベース販売場所「dbfs:/mnt/delta/databases/sales.db/」を作成します
注: Unity カタログと 3 層の名前空間の導入により、SCHEMA と DATABASE の使用は交換可能になります。

説明
答えは、ダイナミック ビュー機能を使用することです。
これは、ユーザーがマネージャー グループに属していることに基づいて行へのアクセスを制限する例です。ユーザーがマネージャー グループのメンバーではない場合、以下のビューでは、合計金額が 1000000 以下の行のみが表示されます。動的ビュー機能により、行をフィルタリングする
1.CREATE VIEW sales_redacted AS
2.user_id、国、製品、合計を選択します
3.FROM販売_生
4.WHERE CASE WHEN is_member('managers') THEN TRUE ELSE 合計 <= 1000000 END; ユーザーのアクセスに基づいて列データを非表示にするダイナミックビュー機能、
1.CREATE VIEW sales_redacted AS
2.ユーザーIDを選択し、
3. CASE WHEN is_member('auditors') THEN 電子メール ELSE 'REDACTED' END AS email、
4.国、
5.製品、
6.合計
7.FROM販売_生
詳細については以下をご覧ください
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/security/access-control/table-acls/object-privileges#dynamic-v

オプション B は、指定された要件を満たすために空白を正しく埋めます。オプション B では、
「cloudFiles.schemaLocation」オプション。Databricks Auto Loader のスキーマ検出および展開機能に必要です。さらに、オプション B では、Databricks Auto Loader のスキーマ進化機能に必要な「mergeSchema」オプションを使用します。最後に、オプション B では、「writeStream」メソッドを使用します。これは、JSON ファイルがソース ディレクトリに到着したときの増分処理に必要です。他のオプションは、必要なオプションが省略されているか、間違った方法が使用されているか、または間違った形式が使用されているため、正しくありません。参考文献:
* Auto Loader でスキーマの推論と展開を構成します。
https://docs.databricks.com/en/ingestion/auto-loader/schema.html
* ストリーミング データの書き込み:
https://docs.databricks.com/spark/latest/structord-streaming/writing-streaming-data.html

これは正しい答えです。spark.sql.files.maxPartitionBytes は、Spark へのデータの取り込み時に Spark パーティションのサイズに直接影響する構成パラメーターであるためです。このパラメータは、Parquet、JSON、ORC などのファイルベースのソースからファイルを読み取るときに、単一のパーティションにパックする最大バイト数を構成します。デフォルト値は 128 MB です。これは、小さなファイルが多すぎるか、大きなファイルが 1 つしかない限り、各パーティションのサイズはおよそ 128 MB になることを意味します。検証済みの参照: [Databricks Certified Data Engineer Professional]、「Spark 構成」セクション; Databricks ドキュメントの「利用可能なプロパティ -spark.sql.files.maxPartitionBytes」セクション。