説明
Delta Lake は、Databricks Lakehouse プラットフォームの重要なコンポーネントであり、いくつかの利点を提供します。最も重要な利点の 1 つは、バッチ ワークロードとストリーミング ワークロードの両方をシームレスにサポートできることです。Delta Lake を使用すると、バッチだけでなくリアルタイム (ストリーミング) でデータを処理および分析できるため、さまざまなデータ処理ニーズに柔軟に対応できます。他のオプションは一般に Databricks または Lakehouse プラットフォームの利点や機能である可能性がありますが、特に Delta Lake に関連付けられているわけではありません。

CREATE TABLE new_employees_table
JDBCの使用
オプション (
URL "<jdbc_url>",
dbtable "<テーブル名>",
ユーザー '<ユーザー名>'、
パスワード '<パスワード>'
） として
SELECT * FROM 従業員テーブル_vw
https://docs.databricks.com/external-data/jdbc.html# language-sql

説明
JSON データは、文字列を使用してすべての値を表すテキストベースの形式です。Auto Loader は、JSON データのスキーマを推論するときに、すべての値が文字列であると想定します。これは、オート ローダーが文字列表現に基づいて値の型を判断できないためです。https://docs.databricks.com/en/ingestion/auto-loader/schema.html たとえば、次の JSON 文字列は、論理的にブール値である値を表します。 JSON "true" コードは注意して使用してください。詳細 ただし、Auto Loader は、この値の型が文字列であると推測します。これは、オート ローダーが文字列表現に基づいて値がブール値であるかどうかを判断できないためです。Auto Loader に列の正しい型を推論させるために、データ エンジニアは型推論またはスキーマ ヒントを提供できます。型推論ヒントを使用して、特定の列の型を指定できます。スキーマ ヒントを使用して、データのスキーマ全体を提供できます。
したがって、正解は B です。JSON データはテキストベースの形式です。