Accueil › Certifications › COF-C02 › Questions gratuites

Questions gratuites COF-C02 — SnowPro Core Certification

Téléchargez gratuitement 37 questions d'entraînement pour la certification COF-C02 proposée par Snowflake. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationCOF-C02
ÉditeurSnowflake
Nombre de questions37
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauassociate
CatégorieIT
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement COF-C02. Pour accéder aux 37 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Une fintech charge des transactions en temps réel : 10K events/sec. Elle utilise Kafka → Snowpipe → Snowflake. Après 1 semaine, les transactions 'perdues' (pas chargées) passent de 0.001% à 0.5%. Cause probable ?
  1. Snowpipe internal queue overflow après accumulation de fichiers; certains SQS messages purgés
  2. Kafka offset reset due à retention policy expiration
  3. S3 buckets atteint la limite de 1M objects per partition key
  4. Snowflake auto-purge les old batches Snowpipe après 7 jours
Question 2
Un administrateur de base de données migre 50TB de données relationnelles vers Snowflake et observe que les queries INNER JOIN prennent 5 minutes vs 30 secondes en source. Schema et data sont identiques. Quel facteur est le plus probablement en cause ?
  1. Les statistiques de table ne sont pas optimisées; Snowflake planifie avec des histogrammes par défaut
  2. Snowflake n'optimise pas les INNER JOINs comme les BD traditionnelles
  3. Les données ne sont pas compressées, augmentant I/O
  4. Le warehouse Small ne peut pas paralleliser les joins efficiently
Question 3
Une entreprise implémente la Governed Data Sharing. Les data stewards doivent approuver les requests d'accès avant que les consumers ne voient les données. Quel objet Snowflake manque dans leur implémentation si les consumers voient directement les données ?
  1. Les stewards ont pas utilisé de Data Exchange avec approval workflows ou policies de governance
  2. Les consumers ont le rôle VIEWER au lieu de VIEWER_PENDING
  3. Les shares manquent de paramètre APPROVAL_REQUIRED dans la création
  4. Les stewards n'ont pas exécuté ALTER SHARE ... GRANT SELECT
Question 4
Une banque doit archiver les données de transaction de T-7ans. Actuellement, les requêtes Time Travel sur 3 ans coûtent 1000 crédits/jour. Quelle stratégie minimise les coûts de storage et de compute d'archivage ?
  1. Cloner les données annually vers une table de retention archive; garder hot data pour Time Travel
  2. Laisser Time Travel actif sur 7 ans et augmenter les compute credits
  3. Convertir les données > 3 ans en fichiers Parquet sur S3
  4. Utiliser Fail-Safe pour 7 ans avec snapshots quotidiens
Question 5
Un data engineer charge des données avec COPY INTO depuis S3, utilisant MAX_FILE_SIZE=100MB. Après 3 semaines, les performances se dégradent progressivement. Logs montrent '429 S3 throttling'. Quelle est la cause racine ?
  1. Accumulation de fichiers petits <100MB créant trop de requêtes S3 simultanées à rate-limit
  2. Les credentials S3 expirent après 21 jours, nécessitant une rotation
  3. Snowflake cache les métadonnées S3 et doit être restarté après 20 jours
  4. Le warehouse ne peut traiter que 3 semaines de données dans la mémoire cache
Question 6
Un engineer teste des queries en DEVELOP environment partagé. Après une semaine, elle constate que chaque query devient 50% plus lente. Aucune mise à jour d'infrastructure. Cause probable ?
  1. L'accumulation de 7j d'historique dans QUERY_HISTORY degrades les lookups des métadonnées
  2. Les tables de test accumulent des données invisibles qui ralentissent l'optimizer
  3. Le cache Snowflake se dégrade naturellement après 1 semaine
  4. Les permissions RBAC s'accumulent et ralentissent les checks d'accès
Question 7
Un data architect conçoit une star schema pour 100 tables de fait. Combien de warehouses recommande-t-il pour isoler les workloads OLAP, ETL, et reporting administratif ?
  1. Minimum 3 : chaque workload isolé évite les contentions de ressources et les locks
  2. 1 warehouse unique avec load balancing automatique
  3. 100 warehouses, 1 par table de fait
  4. 2 : données (ETL + fact tables) et requêtes (reporting)
Question 8
Une équipe de data science exécute 1000 queries/jour sur un Small warehouse. Les queries durent 100-500ms. Quelle est la recommendation coût/performance optimale ?
  1. Rester sur Small mais activer result caching et utiliser query acceleration service
  2. Upgrader à Medium warehouse pour réduire le temps d'exécution
  3. Utiliser On-demand computes avec accélération GPU
  4. Fractionner les queries en 10 petites exécutions parallèles

Accédez aux 37 questions complètes gratuitement

Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

Lancer l'examen blanc COF-C02 →

Pourquoi s'entraîner avec Certifexpress ?