更新されたのは2024年04月08日認定試験DP-203日本語問題集で練習テスト問題 [Q167-Q187]

更新されたのは2024年04月08日認定試験DP-203日本語問題集で練習テスト問題

更新された検証済みのDP-203日本語問題集と解答で合格保証もしくは全額返金

質問 # 167
SQL サーバーから Azure Data Lake Storage に日次インベントリデータをインポートするために、一緒に使用することを推奨する Azure Data Factory コンポーネントはどれですか?答えるには、答えで適切なオプションを選択します。
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：

質問 # 168
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：

Reference:
https://azure.microsoft.com/en-in/blog/maximize-throughput-with-repartitioning-in-azure-stream-analytics/

質問 # 169
あなたは、500 台の車両の監視ソリューションを設計しています。各車両には、1 分に 1 回 Azure イベントハブにデータを送信する GPS 追跡デバイスがあります。
Azure Data Lake Storage Gen2 コンテナーに CSV ファイルがあります。このファイルは、各車両が存在するはずの予想される地理的領域を維持します。
GPS 位置が予想範囲外にある場合、メッセージが別のイベントハブに追加され、30 秒以内に処理されるようにする必要があります。ソリューションは、コストを最小限に抑える必要があります。
ソリューションには何を含め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：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions

質問 # 170
Azure Data Lake Storage Gen 2 アカウントを使用して、料金所の数ペタバイトのナンバープレート写真を保存するアプリケーションを設計しています。アカウントはゾーン冗長ストレージ (ZRS) を使用します。
次の使用パターンを識別します。
※データ作成後30日間は、1日に数回のアクセスとなります。データは、99.9% の可用性 SU を満たす必要があります。
* 90 日後、データへのアクセス頻度は低くなりますが、30 秒以内に利用できるようになる必要があります。
* 365 日が経過すると、データへのアクセス頻度は低くなりますが、5 分以内に利用可能になる必要があります。

正解：

解説：

Explanation
Box 1: Hot
The data will be accessed several times a day during the first 30 days after the data is created. The data must meet an availability SLA of 99.9%.
Box 2: Cool
After 90 days, the data will be accessed infrequently but must be available within 30 seconds.
Data in the Cool tier should be stored for a minimum of 30 days.
When your data is stored in an online access tier (either Hot or Cool), users can access it immediately. The Hot tier is the best choice for data that is in active use, while the Cool tier is ideal for data that is accessed less frequently, but that still must be available for reading and writing.
Box 3: Cool
After 365 days, the data will be accessed infrequently but must be available within five minutes.
Reference: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/access-tiers-overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/archive-rehydrate-overview

質問 # 171
Trigger1 というタンブリングウィンドウトリガーによって呼び出される、pipeline1 という名前の Azure Data Factory パイプラインがあります。Trigger1 には 60 分の繰り返しがあります。
前の実行が正常に完了した場合にのみ、pipeline1 が実行されるようにする必要があります。
Trigger1 の自己依存性をどのように構成する必要がありますか?

A. offset: "01:00:00" size: "01:00:00"
B. offset: "-00:01:00" size: "00:01:00"
C. offset: "01:00:00" size: "-01:00:00"
D. offset: "-01:00:00" size: "01:00:00"

正解：D

解説：
Tumbling window self-dependency properties
In scenarios where the trigger shouldn't proceed to the next window until the preceding window is successfully completed, build a self-dependency. A self-dependency trigger that's dependent on the success of earlier runs of itself within the preceding hour will have the properties indicated in the following code.
Example code:
"name": "DemoSelfDependency",
"properties": {
"runtimeState": "Started",
"pipeline": {
"pipelineReference": {
"referenceName": "Demo",
"type": "PipelineReference"
}
},
"type": "TumblingWindowTrigger",
"typeProperties": {
"frequency": "Hour",
"interval": 1,
"startTime": "2018-10-04T00:00:00Z",
"delay": "00:01:00",
"maxConcurrency": 50,
"retryPolicy": {
"intervalInSeconds": 30
},
"dependsOn": [
{
"type": "SelfDependencyTumblingWindowTriggerReference",
"size": "01:00:00",
"offset": "-01:00:00"
}
]
}
}
}

質問 # 172
Azure Data LakeStorageアカウントを含むAzureサブスクリプションがあります。ストレージアカウントには、DataLake1という名前のデータレイクが含まれています。
Azureデータファクトリを使用して、DataLake1のフォルダーからデータを取り込み、データを変換して、データを別のフォルダーに配置することを計画しています。
データファクトリがDataLake1ファイルシステムの任意のフォルダからデータを読み書きできることを確認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。
不正なユーザーアクセスのリスクを最小限に抑えます。
最小特権の原則を使用します。
メンテナンスの労力を最小限に抑えます。
データファクトリのストレージアカウントへのアクセスをどのように構成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：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/active-directory/managed-identities-azure-resources/overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-azure-data-lake-storage

質問 # 173
mytestdb という名前の Apache Spark データベースを含む MyWorkspace という名前の Azure Synapse ワークスペースがあります。
MyWorkspace の Azure Synapse Analytics Spark プールで次のコマンドを実行します。
CREATE TABLE mytestdb.myParquetTable(
従業員ID int、
従業員名の文字列、
従業員開始日)
寄木細工の使用
次に、Spark を使用して mytestdb.myParquetTable に行を挿入します。この行には、次のデータが含まれます。

1 分後、MyWorkspace のサーバーレス SQL プールから次のクエリを実行します。
従業員IDを選択
FROM mytestdb.dbo.myParquetTable
WHERE 名 = 'アリス';
クエリによって何が返されますか?

A. エラー
B. 0
C. ヌル値

正解：A

解説：
Once a database has been created by a Spark job, you can create tables in it with Spark that use Parquet as the storage format. Table names will be converted to lower case and need to be queried using the lower case name. These tables will immediately become available for querying by any of the Azure Synapse workspace Spark pools. They can also be used from any of the Spark jobs subject to permissions.
Note: For external tables, since they are synchronized to serverless SQL pool asynchronously, there will be a delay until they appear.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/metadata/table

質問 # 174
トランザクションデータの分析ストレージソリューションを設計する必要があります。ソリューションは、販売トランザクションデータセットの要件を満たす必要があります。
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://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-distribute

質問 # 175
SQLPool1 という名前の Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールを含む Azure サブスクリプションがあります。
SQLPool1 は現在一時停止しています。
SQLPool1 の現在の状態を新しい SQL プールに復元する必要があります。
最初に何をすべきですか？

A. SQLPool1 を再開します。
B. 新しい SQL プールを作成します。
C. ワークスペースを作成します。
D. ユーザー定義の復元ポイントを作成します。

正解：D

解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-restore-active-paused-dw

質問 # 176
ある会社は、侵入検知データを分析するために Apache Spark 分析を使用することを計画しています。
悪意のあるアクティビティやポリシー違反について、ネットワークとシステムのアクティビティデータを分析するためのソリューションを推奨する必要があります。ソリューションは、管理作業を最小限に抑える必要があります。
何をお勧めしますか？

A. Azure データレイクストレージ
B. Azure HDInsight
C. Azure Databricks
D. Azure データファクトリ

正解：C

解説：
Three common analytics use cases with Microsoft Azure Databricks
Recommendation engines, churn analysis, and intrusion detection are common scenarios that many organizations are solving across multiple industries. They require machine learning, streaming analytics, and utilize massive amounts of data processing that can be difficult to scale without the right tools. Recommendation engines, churn analysis, and intrusion detection are common scenarios that many organizations are solving across multiple industries. They require machine learning, streaming analytics, and utilize massive amounts of data processing that can be difficult to scale without the right tools.
Note: Recommendation engines, churn analysis, and intrusion detection are common scenarios that many organizations are solving across multiple industries. They require machine learning, streaming analytics, and utilize massive amounts of data processing that can be difficult to scale without the right tools.

質問 # 177
Azure Data Lake Storage Gen 2 アカウントを使用して、料金所の数ペタバイトのナンバープレート写真を保存するアプリケーションを設計しています。アカウントはゾーン冗長ストレージ (ZRS) を使用します。
次の使用パターンを識別します。
※データ作成後30日間は、1日に数回のアクセスとなります。データは、99.9% の可用性 SU を満たす必要があります。
* 90 日後、データへのアクセス頻度は低くなりますが、30 秒以内に利用できるようになる必要があります。
* 365 日が経過すると、データへのアクセス頻度は低くなりますが、5 分以内に利用可能になる必要があります。

正解：

質問 # 178
ジオゾーン冗長ストレージ（GZRS）を導入する高可用性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. 可用性
B. エラーエラー
C. 平均成功待ち時間
D. 最終同期時間

正解：D

解説：
Explanation
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

質問 # 179
第 3 正規形スキーマを使用する Microsoft SQL Server データベースがあります。
データベース内のデータを A?\ire Synapse Analytics 専用 SQI プールのスタースキーマに移行する予定です。
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。
ソリューションには何を含め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。
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 # 180
Storage1とStorage2という名前の2つのAzureStorageアカウントがあります。各アカウントは1つのコンテナを保持し、階層名前空間が有効になっています。システムには、ApacheParquet形式で保存されたデータを含むファイルがあります。
Data Factoryのコピーアクティビティを使用して、フォルダとファイルをStorage1からStorage2に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。
変換を実行する必要はありません。
元のフォルダ構造を保持する必要があります。
コピーアクティビティの実行に必要な時間を最小限に抑えます。
コピーアクティビティをどのように構成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：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/format-parquet
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-azure-data-lake-storage

質問 # 181
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：

Explanation
Text Description automatically generated

Box 1: GRANT
You can implement column-level security with the GRANT T-SQL statement.
Box 2: CREATE SECURITY POLICY
Implement Row Level Security by using the CREATE SECURITY POLICY Transact-SQL statement Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/column-level-security

質問 # 182
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 # 183
ADF1という名前のAzureData Factoryインスタンスと、WS1およびWS2という名前の2つのAzure SynapseAnalyticsワークスペースがあります。
ADF1には、次のパイプラインが含まれています。
P1：コピーアクティビティを使用して、WS1の専用SQLプール内のパーティション化されていないテーブルからAzure Data Lake Storage Gen2アカウントにデータをコピーします。P2：コピーアクティビティを使用して、Azure Data Lake StorageGen2アカウント内のテキスト区切りファイルからデータをコピーします。 WS2の専用SQLプール内のパーティション化されていないテーブルへ並列処理とパフォーマンスを最大化するには、P1とP2を構成する必要があります。
各パイプラインの場合、コピーアクティビティに対してどのデータセット設定を構成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：

Explanation

Box 1: Set the Copy method to PolyBase
While SQL pool supports many loading methods including non-Polybase options such as BCP and SQL BulkCopy API, the fastest and most scalable way to load data is through PolyBase. PolyBase is a technology that accesses external data stored in Azure Blob storage or Azure Data Lake Store via the T-SQL language.
Box 2: Set the Copy method to Bulk insert
Polybase not possible for text files. Have to use Bulk insert.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/load-data-overview

質問 # 184
Azure Databricksで、Rを第一言語としてサポートするだけでなく、ScaleとSOLもサポートする新しいノートブックを作成しています。言語を切り替えるには、どのスイッチを使用する必要がありますか？

A. Error! Hyperlink reference not valid.
B. %<Language>
C. Error! Hyperlink reference not valid.
D. @<Language>

正解：B

解説：
To change the language in Databricks' cells to either Scala, SQL, Python or R, prefix the cell with '%', followed by the language.
%python //or r, scala, sql
Reference:
https://www.theta.co.nz/news-blogs/tech-blog/enhancing-digital-twins-part-3-predictive-maintenance-with-azure-databricks

質問 # 185
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：

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
Topic 1, Litware, inc.
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 # 186
あなたは、Microsoft Azure で Lambda アーキテクチャを使用してソリューションを開発しています。
テストレイヤーのデータは、次の要件を満たす必要があります。
データストレージ：
* リポジトリ (またはさまざまな形式の大量の大きなファイル) として機能します。
* ビッグデータ分析ワークロード用に最適化されたストレージを実装します。
* データが階層構造を使用して編成できることを確認します。
バッチ処理：
* インメモリ計算処理にはマネージドソリューションを使用します。
* Scala、Python、および R プログラミング言語をネイティブにサポートします。
* クラスターのサイズを変更して自動的に終了する機能を提供します。
分析データストア:
* 並列処理をサポートします。
* カラムナストレージを使用します。
* SQL ベースの言語をサポートします。
Lambda アーキテクチャを構築するには、正しいテクノロジーを特定する必要があります。
どのテクノロジ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：

References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-namespace
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/batch-processing
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-overview-what-is

質問 # 187
......

試験エンジンはDP-203日本語試験無料お試しサンプル365日更新されます：https://www.goshiken.com/Microsoft/DP-203J-mondaishu.html

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