A. DLT パイプライン ページに移動し、「エラー」ボタンをクリックして、現在のエラーを確認できます。
B. DLT パイプライン ページに移動し、各テーブルをクリックして、データ品質の統計を表示できます。
C. どのテーブルがレコードを削除しているかを判断できません。
D. DLT パイプラインを開発するときに、テーブルごとに個別の期待値を設定できます。
E. レコードが削除されたときに電子メールで通知するように DLT を設定できます。
A. ベンダーロックインの回避
B. クラウド固有の統合
C. ストレージの拡張性
D. 簡素化されたガバナンス
E. ワークロードをスケーリングする能力
A. バッチワークロード
B. 機械学習ワークロード
C. サーバーレスワークロード
D. ストリーミングワークロード
A. 真空
B. 圧縮
C. 最適化
D. 減らす
E. 配布
A. day_of_week == 1 かつ review_period == "True" の場合:
B. day_of_week = 1 & review_period: = "True"の場合:
C. day_of_week == 1 かつ review_period の場合:
D. day_of_week = 1 かつ review_period = "True" の場合:
E. day_of_week = 1 かつ review_period の場合:
A. デルタテーブル
B. データベース
C. 一時ビュー
D. Spark SQL テーブル
E. 表示
A. students@v4 から * を選択
B. 学生から '2024-04-22T 14:32:47.000+00:00' のタイムスタンプを選択して * ください
C. SELECT * FROM students FROM HISTORY VERSION AS OF 3
D. SELECT * FROM students TIMESTAMP AS OF '2024-04-22T 14:32:58.000+00:00'
E. 学生バージョン 5 以降から * を選択
A. タイムスタンプを人間が読める形式に解析してデータを充実させるジョブ
B. 不正な形式のレコードを削除してデータをクリーンアップするジョブ
C. ダッシュボードにフィードするために設計された集計データをクエリするジョブ
D. ストリーミングソースから生データをレイクハウスに取り込むジョブ
E. クリーンアップされていないデータを集約して標準的な要約統計を作成するジョブ
A. 推奨DBU/時間コスト
B. キーと値のペアの構成
C. 実行されるノートブックライブラリが少なくとも1つ
D. 書き込まれたデータのクラウドストレージの場所へのパス
E. 書き込まれたデータのターゲットデータベースの場所
A. ピボット
B. 合計
C. 変換
D. 変換
