リアルDP-203日本語試験PDFテストエンジン 練習テスト問題
Microsoft DP-203日本語リアル2025年最新のブレーン問題集で模擬試験問題集
質問 # 125
次のリソースを含むAzureサブスクリプションがあります。
Group1という名前のセキュリティグループを含むAzureActive Directory（Azure AD）テナントPool1という名前のAzure Synapse AnalyticsSQLプールPool1のテーブル内の特定の列と行へのGroup1のアクセスを制御する必要があります。
どのTransact-SQLコマンドを使用する必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/column-level-security
質問 # 126
ジオゾーン冗長ストレージ（GZRS）を含む高可用性Azure Data LakeStorageソリューションを設計しています。
目標復旧時点（RPO）に影響を与える可能性のあるレプリケーションの遅延を監視する必要があります。
監視ソリューションには何を含める必要がありますか？
- A. 平均成功E2Eレイテンシ
- B. 最終同期時間
- C. 可用性
- D. 5xx：サーバーエラーエラー
正解：B
解説：
Because geo-replication is asynchronous, it is possible that data written to the primary region has not yet been written to the secondary region at the time an outage occurs. The Last Sync Time property indicates the last time that data from the primary region was written successfully to the secondary region. All writes made to the primary region before the last sync time are available to be read from the secondary location. Writes made to the primary region after the last sync time property may or may not be available for reads yet.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/last-sync-time-get
Topic 1, Litware, inc.
To start the case study
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Overview
Litware, Inc. owns and operates 300 convenience stores across the US. The company sells a variety of packaged foods and drinks, as well as a variety of prepared foods, such as sandwiches and pizzas.
Litware has a loyalty club whereby members can get daily discounts on specific items by providing their membership number at checkout.
Litware employs business analysts who prefer to analyze data by using Microsoft Power BI, and data scientists who prefer analyzing data in Azure Databricks notebooks.
Requirements
Business Goals
Litware wants to create a new analytics environment in Azure to meet the following requirements:
See inventory levels across the stores. Data must be updated as close to real time as possible.
Execute ad hoc analytical queries on historical data to identify whether the loyalty club discounts increase sales of the discounted products.
Every four hours, notify store employees about how many prepared food items to produce based on historical demand from the sales data.
Technical Requirements
Litware identifies the following technical requirements:
Minimize the number of different Azure services needed to achieve the business goals.
Use platform as a service (PaaS) offerings whenever possible and avoid having to provision virtual machines that must be managed by Litware.
Ensure that the analytical data store is accessible only to the company's on-premises network and Azure services.
Use Azure Active Directory (Azure AD) authentication whenever possible.
Use the principle of least privilege when designing security.
Stage Inventory data in Azure Data Lake Storage Gen2 before loading the data into the analytical data store. Litware wants to remove transient data from Data Lake Storage once the data is no longer in use. Files that have a modified date that is older than 14 days must be removed.
Limit the business analysts' access to customer contact information, such as phone numbers, because this type of data is not analytically relevant.
Ensure that you can quickly restore a copy of the analytical data store within one hour in the event of corruption or accidental deletion.
Planned Environment
Litware plans to implement the following environment:
The application development team will create an Azure event hub to receive real-time sales data, including store number, date, time, product ID, customer loyalty number, price, and discount amount, from the point of sale (POS) system and output the data to data storage in Azure.
Customer data, including name, contact information, and loyalty number, comes from Salesforce, a SaaS application, and can be imported into Azure once every eight hours. Row modified dates are not trusted in the source table.
Product data, including product ID, name, and category, comes from Salesforce and can be imported into Azure once every eight hours. Row modified dates are not trusted in the source table.
Daily inventory data comes from a Microsoft SQL server located on a private network.
Litware currently has 5 TB of historical sales data and 100 GB of customer data. The company expects approximately 100 GB of new data per month for the next year.
Litware will build a custom application named FoodPrep to provide store employees with the calculation results of how many prepared food items to produce every four hours.
Litware does not plan to implement Azure ExpressRoute or a VPN between the on-premises network and Azure.
質問 # 127
温度という名前の Apache Spark DataFrame があります。データのサンプルを次の表に示します。
Spark SQL クエリを使用して、次のテーブルを生成する必要があります。
どのようにクエリを完成させますか?答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。各値は、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、分割バーをペイン間でドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Text Description automatically generated
Box 1: PIVOT
PIVOT rotates a table-valued expression by turning the unique values from one column in the expression into multiple columns in the output. And PIVOT runs aggregations where they're required on any remaining column values that are wanted in the final output.
Reference:
https://learnsql.com/cookbook/how-to-convert-an-integer-to-a-decimal-in-sql-server/
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/from-using-pivot-and-unpivot
質問 # 128
Azure Stream Analytics のウィンドウ関数を実装しています。
要件ごとにどのウィンドウ関数を使用する必要がありますか?回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 129
DB1 と DB2 という名前の 2 つの Azure SQL データベースがあります。
DB1 には、Table 1 という名前のテーブルが含まれています。Table1 には、LastModifiedOn という名前のタイムスタンプ列が含まれています。LastModifiedOn には、個々の行の最新の更新のタイムスタンプが含まれています。
DB2 には、Watermark という名前のテーブルが含まれています。Watermark には、WatermarkValue という名前の 1 つのタイムスタンプ列が含まれています。
LastModifiedOn 列に Watermark の WatermarkValue 列の最新の値よりも新しいタイムスタンプが含まれている Table1 のすべての行を Azure Blob Storage に段階的にアップロードする Azure Data Factory パイプラインを作成する予定です。
パイプラインに含めるアクティビティを特定する必要があります。ソリューションは、次の要件を満たす必要があります。
* パイプラインを作成する労力を最小限に抑えます。
* アップロード操作に割り当てられるデータ統合ユニットの数を制御できることを確認してください。
何を特定する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
正解：
解説：
Explanation
質問 # 130
次の Azure Stream Analytics クエリがあります。
次の各ステートメントについて、ステートメントが true の場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、[いいえ] を選択します。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Box 1: Yes
You can now use a new extension of Azure Stream Analytics SQL to specify the number of partitions of a stream when reshuffling the data.
The outcome is a stream that has the same partition scheme. Please see below for an example:
WITH step1 AS (SELECT * FROM [input1] PARTITION BY DeviceID INTO 10),
step2 AS (SELECT * FROM [input2] PARTITION BY DeviceID INTO 10)
SELECT * INTO [output] FROM step1 PARTITION BY DeviceID UNION step2 PARTITION BY DeviceID Note: The new extension of Azure Stream Analytics SQL includes a keyword INTO that allows you to specify the number of partitions for a stream when performing reshuffling using a PARTITION BY statement.
Box 2: Yes
When joining two streams of data explicitly repartitioned, these streams must have the same partition key and partition count.
Box 3: Yes
10 partitions x six SUs = 60 SUs is fine.
Note: Remember, Streaming Unit (SU) count, which is the unit of scale for Azure Stream Analytics, must be adjusted so the number of physical resources available to the job can fit the partitioned flow. In general, six SUs is a good number to assign to each partition. In case there are insufficient resources assigned to the job, the system will only apply the repartition if it benefits the job.
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-in/blog/maximize-throughput-with-repartitioning-in-azure-stream-analytics/
質問 # 131
英国南部リージョンの Azure Synapse Analytics に Azure ストレージ アカウントとデータ ウェアハウスがあります。
Azure Data Factory を使用して、ストレージ アカウントからデータ ウェアハウスに BLOB データをコピーする必要があります。ソリューションは、次の要件を満たす必要があります。
データが常に UK South リージョンにあることを確認してください。
管理作業を最小限に抑えます。
どのタイプの統合ランタイムを使用する必要がありますか?
- A. セルフホステッド統合ランタイム
- B. Azure 統合ランタイム
- C. Azure-SSIS 統合ランタイム
正解：B
解説：
Explanation
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-integration-runtime
質問 # 132
storage! という名前の Azure Blob ストレージ アカウントと、Pool! という名前の Azure Synapse Analytics サーバーレス SQL プールがあります。Pool1 から、storage! を対象とするアドホック クエリを実行する予定です。
データ ソースを定義せずに、共有アクセス署名 (SAS) 認証を使用できることを確認する必要があります。最初に何を作成する必要がありますか?
- A. サーバーレベルの認証情報
- B. 保存されたアクセスポリシー
- C. 管理されたID
- D. データベーススコープの資格情報
正解：B
質問 # 133
ゲームデータを取得するためのAzureStreamAnalyticsジョブを構築しています。
各ゲームの5分間隔ごとに、ジョブが最高スコアのレコードを返すようにする必要があります。
Stream Analyticsクエリをどのように完了する必要がありますか？答えるには、答えの中から適切なオプションを選択してください。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/topone-azure-stream-analytics
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions
質問 # 134
Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールがあります。
PDW_SHOWSPACEUSED(dbo,FactInternetSales'); を実行します。次の表に示す結果を取得します。
dbo,FactInternetSales テーブルを正確に説明しているステートメントはどれですか?
- A. テーブルが傾いています。
- B. すべてのディストリビューションにデータが含まれています。
- C. テーブルはラウンド ロビン分散を使用します。
- D. テーブルに含まれる行が 1,000 行未満です。
正解：B
解説：
Data skew means the data is not distributed evenly across the distributions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables- distribute
質問 # 135
WS1という名前のAzureSynapseAnalyticsワークスペースがあります。
次の形式のJSON形式のファイルを含むAzureData Lake StorageGen2コンテナーがあります。
ファイルを読み取るには、WS1のサーバーレスSQLプールを使用する必要があります。
Transact-SQLステートメントをどのように完了する必要がありますか？答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。各値は、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、分割バーをペイン間でドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Graphical user interface, text, application, email Description automatically generated
Box 1: openrowset
The easiest way to see to the content of your CSV file is to provide file URL to OPENROWSET function, specify csv FORMAT.
Example:
SELECT *
FROM OPENROWSET(
BULK 'csv/population/population.csv',
DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
FIELDTERMINATOR =',',
ROWTERMINATOR = '\n'
Box 2: openjson
You can access your JSON files from the Azure File Storage share by using the mapped drive, as shown in the following example:
SELECT book.* FROM
OPENROWSET(BULK N't:\books\books.json', SINGLE_CLOB) AS json
CROSS APPLY OPENJSON(BulkColumn)
WITH( id nvarchar(100), name nvarchar(100), price float,
pages_i int, author nvarchar(100)) AS book
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/query-single-csv-file
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/json/import-json-documents-into-sql-server
質問 # 136
2020年上半期のトランザクションのファクトテーブルを含むAzureSynapseAnalytics専用のSQLプールを構築しています。
テーブルが次の要件を満たしていることを確認する必要があります。
10年より古いデータを削除するための処理時間を最小限に抑えます年から現在までの値を使用するクエリのI / Oを最小限に抑えますTransact-SQLステートメントをどのように完了する必要がありますか。回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
Table Description automatically generated
Box 1: PARTITION
RANGE RIGHT FOR VALUES is used with PARTITION.
Part 2: [TransactionDateID]
Partition on the date column.
Example: Creating a RANGE RIGHT partition function on a datetime column The following partition function partitions a table or index into 12 partitions, one for each month of a year's worth of values in a datetime column.
CREATE PARTITION FUNCTION [myDateRangePF1] (datetime)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('20030201', '20030301', '20030401',
'20030501', '20030601', '20030701', '20030801',
'20030901', '20031001', '20031101', '20031201');
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-partition-function-transact-sql
質問 # 137
次の Azure Stream Analytics クエリがあります。
次の各ステートメントについて、該当する場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、[いいえ] を選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-in/blog/maximize-throughput-with-repartitioning-in-azure-stream-analytics/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-streaming-unit-consumption
質問 # 138
3番目の正規形スキーマを使用するMicrosoftSQLServerデータベースがあります。
データベース内のデータを、Azure SynapseAnalytics専用のSQIプール内のスタースキーマに移行することを計画しています。
ディメンションテーブルを設計する必要があります。ソリューションは、読み取り操作を最適化する必要があります。
ソリューションに何を含める必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://www.mssqltips.com/sqlservertip/5614/explore-the-role-of-normal-forms-in-dimensional-modeling/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-identity
質問 # 139
Azure Databricksを使用して、DBTBL1という名前のデータセットを開発します。
DBTBL1には、次の列が含まれています。
SensorTypeID
GeographyRegionID
年
月
日
時間
分
温度
風速
他の
GeographyRegionIDごとに異なる毎日の増分ロードパイプラインをサポートするには、データを保存する必要があります。このソリューションでは、ストレージコストを最小限に抑える必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 140
workspace1 という名前の Azure Synapse Analytics ワークスペースを含む Azure サブスクリプションがあります。Workspace1 は、repo1 という名前の Azure DevOps リポジトリに接続します。Repo1 には、main という名前のコラボレーション ブランチと、branch1 という名前の開発ブランチが含まれています。Branch1 には、pipeline1 という名前の Azure Synapse パイプラインが含まれています。
ワークスペース 1 で、パイプライン 1 のテストを完了します。
パイプライン 1 を毎日午前 6 時に実行するようにスケジュールする必要があります。
順番に実行する必要がある 4 つのアクションはどれですか? 答えるには、アクションのリストから適切なアクションを回答エリアに移動し、正しい順序で並べます。
注: 回答の選択肢の順序が 1 つ以上正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。
正解：
解説：
Explanation
Timeline Description automatically generated
質問 # 141
ある企業は Azure Data Lake Storage Gen2 サービスを使用しています。
次の要件を満たすデータ アーカイブ ソリューションを設計する必要があります。
5 年より古いデータにはアクセスされる頻度は低くなりますが、要求された場合には 1 秒以内に利用できるようにする必要があります。
7 年以上古いデータにはアクセスできません。
必要な可用性を維持しながら、コストを最小限に抑える必要があります。
データはどのように管理すればよいでしょうか?回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 142
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