データ エンジニアの Elon は、ソース ファイルから半構造化要素を分割し、配列として個別の列にロードする必要があります。
ソースファイル:
1.+----------------------------------------------- -----------------------+
2.| 1 ドル |
3.|---------------------------------------------- -----------------------|
4.| {"mac_address": {"host1": "197.128.1.1","host2": "197.168.0.1"}}, |
5.| {"mac_address": {"host1": "197.168.2.1","host2": "197.168.3.1"}} |
6.+----------------------------------------------------------------------+ 出力: マシン アドレスを以下のように分割します。
1.COL1 | COL2 |
2.|----------+-----------|
3.| [ | [ |
4.| "197", | "197", |
5.| "128"、| "168"、|
6.| "1", | "0", |
7.| "1" | "1" |
8.| ] | ] |
9.| [ | [ |
10.| "197", | "197", |
11.| "168", | "168", |
12.| "2", | "3", |
13.| "1" | "1" |
14.| ] | ]
Elon はどの SnowFlake 関数を使用して、この半構造化データを出力形式に変換できますか?

データ エンジニアは、請求書データを PDF 形式で Snowflake に取り込んで、そのデータをクエリし、予測ソリューションで使用できるようにする必要があります。
.....このデータを取り込むための推奨される方法は?

ある会社は、顧客データを含む .xls 形式のファイルを毎日受け取ります。会社はそのファイルを Amazon S3 に保存します。毎日のファイルのサイズは約 2 GB です。
データ エンジニアは、ファイル内の顧客の名を含む列と顧客の姓を含む列を連結します。データ エンジニアは、ファイル内の個別の顧客の数を決定する必要があります。
最も少ない運用労力でこの要件を満たすソリューションはどれでしょうか?

データエンジニアリングパイプラインでは、企業は複数のアプリケーションとチームを使用して共有 Amazon S3 バケットにアクセスしています。これらのさまざまなエンティティへのアクセスを合理化し、権限管理を簡素化するには、どの S3 機能を活用すればよいでしょうか。

データ エンジニアは次のマスキング ポリシーを定義します。

....
顧客テーブルの full_name 列に適用する必要があります。

どのクエリが full_name 列にマスキング ポリシーを適用しますか?