最新のMicrosoft DP-200日本語のPDFと問題集で（2022）無料試験問題解答
あなたを合格させるAzure Data Engineer Associate DP-200日本語試験問題集で2022年03月24日には242問あります
質問 15
複数のテラバイトの地理空間データを視覚化するソリューションを開発しています。
ソリューションには次の要件があります。
*データは暗号化する必要があります。
* Microsoft Azureの複数のリソースからデータにアクセスできる必要があります。
ソリューションのストレージをプロビジョニングする必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
正解:
解説:
Explanation
Create a new Azure Data Lake Storage account with Azure Data Lake managed encryption keys For Azure services, Azure Key Vault is the recommended key storage solution and provides a common management experience across services. Keys are stored and managed in key vaults, and access to a key vault can be given to users or services. Azure Key Vault supports customer creation of keys or import of customer keys for use in customer-managed encryption key scenarios.
Note: Data Lake Storage Gen1 account Encryption Settings. There are three options:
* Do not enable encryption.
* Use keys managed by Data Lake Storage Gen1, if you want Data Lake Storage Gen1 to manage your encryption keys.
* Use keys from your own Key Vault. You can select an existing Azure Key Vault or create a new Key Vault. To use the keys from a Key Vault, you must assign permissions for the Data Lake Storage Gen1 account to access the Azure Key Vault.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/security/fundamentals/encryption-atrest
質問 16
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このシナリオで質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Cosmos DBデータベースにSalesという名前のコンテナーがあります。 Salesには120 GBのデータがあります。 Salesの各エントリには、次の構造があります。
パーティションキーはOrderId属性に設定されます。
ユーザーは、ProductNameでデータを取得するクエリを実行すると、クエリの完了に予想よりも長い時間がかかると報告しています。
問題のあるクエリの実行にかかる時間を短縮する必要があります。
解決策：ProductNameをパーティションキーとして使用するルックアップコレクションを作成します。
これは目標を達成していますか？
- A. はい
- B. いいえ
正解: B
解説:
Explanation
One option is to have a lookup collection "ProductName" for the mapping of "ProductName" to "OrderId".
References:
https://azure.microsoft.com/sv-se/blog/azure-cosmos-db-partitioning-design-patterns-part-1/
質問 17
Azure Stream Analyticsを使用して、Azure Event HubsからTwitterデータを受信し、そのデータをAzure Blobストレージアカウントに出力します。
過去5分間のツイート数を5分ごとに出力する必要があります。各ツイートは
一度カウントされます。
どのウィンドウ関数を使用する必要がありますか？
- A. 5分間のスライディングウィンドウ
- B. 5分間のタンブリングウィンドウ
- C. 5分間のセッションウィンドウ
- D. 1分間のホップがある5分間のホッピングウィンドウ
正解: B
解説:
Explanation
Tumbling window functions are used to segment a data stream into distinct time segments and perform a function against them, such as the example below. The key differentiators of a Tumbling window are that they repeat, do not overlap, and an event cannot belong to more than one tumbling window.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions
質問 18
会社のデータエンジニアリングソリューションを開発します。
IoTソリューションのMicrosoft Azure Stream Analyticsジョブを展開する必要があります。解決策は次のとおりです。
*遅延を最小限に抑えます。
*ジョブとIoTデバイス間の帯域幅の使用を最小限に抑えます。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
正解:
解説:
1 - Create on loT Hub and add the Azure Stream Analytics module to the loT Hub namespace
2 - Create an Azure Blob storage container.
3 - Create an Azure Stream Analytics edge job and configure job definition save location
4 - Configure routes
質問 19
新しいAzure Data Factory環境があります。
過去60日間のパイプライン実行を定期的に分析して、実行期間の傾向を特定する必要があります。ソリューションでは、Azure Log Analyticsを使用してデータをクエリし、グラフを作成する必要があります。
Data Factoryでどの診断設定を構成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。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation
Log type: PipelineRuns
A pipeline run in Azure Data Factory defines an instance of a pipeline execution.
Storage location: An Azure Storage account
Data Factory stores pipeline-run data for only 45 days. Use Monitor if you want to keep that data for a longer time. With Monitor, you can route diagnostic logs for analysis. You can also keep them in a storage account so that you have factory information for your chosen duration.
Save your diagnostic logs to a storage account for auditing or manual inspection. You can use the diagnostic settings to specify the retention time in days.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-pipeline-execution-triggers
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-using-azure-monitor
質問 20
会社は、Twitterからのストリーミングデータを処理するイベント処理エンジンを作成する予定です。
データエンジニアリングチームは、Azure Event Hubsを使用してストリーミングデータを取り込みます。
Azure Databricksを使用して、Azure Event Hubsからストリーミングデータを受信するソリューションを実装する必要があります。
どの3つのアクションを順番に実行することをお勧めしますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
正解:
解説:
Explanation
Step 1: Deploy the Azure Databricks service
Create an Azure Databricks workspace by setting up an Azure Databricks Service.
Step 2: Deploy a Spark cluster and then attach the required libraries to the cluster.
To create a Spark cluster in Databricks, in the Azure portal, go to the Databricks workspace that you created, and then select Launch Workspace.
Attach libraries to Spark cluster: you use the Twitter APIs to send tweets to Event Hubs. You also use the Apache Spark Event Hubs connector to read and write data into Azure Event Hubs. To use these APIs as part of your cluster, add them as libraries to Azure Databricks and associate them with your Spark cluster.
Step 3: Create and configure a Notebook that consumes the streaming data.
You create a notebook named ReadTweetsFromEventhub in Databricks workspace.
ReadTweetsFromEventHub is a consumer notebook you use to read the tweets from Event Hubs.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-databricks/databricks-stream-from-eventhubs
質問 21
次の要件を持つアプリケーションのAzure Blobストレージアカウントを実装しています。
*過去12か月間に作成されたデータには、すぐにアクセスできる必要があります。
* 24か月以上前のBLOBでは、最低のストレージコストを使用する必要があります。このデータはまれにしかアクセスされません。
* 12〜24か月前に作成されたデータはまれにしかアクセスされませんが、最低のストレージコストで簡単にアクセスできる必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序で並べます。
正解:
解説:
Explanation:
Step 1: Create a block blob in a Blob storage account
First create the block blob.
Step 2: Use an Azure Resource Manager template that has a lifecycle management policy Azure Blob storage lifecycle management offers a rich, rule-based policy for GPv2 and Blob storage accounts.
Step 3: Create a rule that has the rule actions of TierCool, TierToArchive, and Delete Each rule definition includes a filter set and an action set. The filter set limits rule actions to a certain set of objects within a container or objects names. The action set applies the tier or delete actions to the filtered set of objects.
Step 4: Schedule the lifecycle management policy to run.
Incorrect Answers:
Create a rule filter
No need for a rule filter. Rule filters limit rule actions to a subset of blobs within the storage account.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-lifecycle-management-concepts
質問 22
基幹業務アプリケーションをサポートするデータベースのセキュリティを管理します。
データベースに保存されている個人データおよび個人データは、保護および暗号化する必要があります。
Transparent Data Encryption（TDE）を使用するようにデータベースを構成する必要があります。
どの5つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、回答エリアへのアクションのリストから適切なアクションを選択し、正しい順序に並べます。
正解:
解説:
Explanation:
Step 1: Create a master key
Step 2: Create or obtain a certificate protected by the master key
Step 3: Set the context to the company database
Step 4: Create a database encryption key and protect it by the certificate Step 5: Set the database to use encryption Example code:
USE master;
GO
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = '<UseStrongPasswordHere>';
go
CREATE CERTIFICATE MyServerCert WITH SUBJECT = 'My DEK Certificate';
go
USE AdventureWorks2012;
GO
CREATE DATABASE ENCRYPTION KEY
WITH ALGORITHM = AES_128
ENCRYPTION BY SERVER CERTIFICATE MyServerCert;
GO
ALTER DATABASE AdventureWorks2012
SET ENCRYPTION ON;
GO
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/encryption/transparent-data-encryption
質問 23
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、次の要件を満たしている必要があります。
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容量ファイル）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。
*階層構造を使用してデータを整理できるようにします。
バッチ処理：
*メモリ内の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。
*クラスターを自動的にサイズ変更および終了する機能を提供します。
Analytical data store:
* Support parallel processing.
* Use columnar storage.
* Support SQL-based languages.
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。
どのテクノロジー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ます
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Data storage: Azure Data Lake Store
A key mechanism that allows Azure Data Lake Storage Gen2 to provide file system performance at object storage scale and prices is the addition of a hierarchical namespace. This allows the collection of objects/files within an account to be organized into a hierarchy of directories and nested subdirectories in the same way that the file system on your computer is organized. With the hierarchical namespace enabled, a storage account becomes capable of providing the scalability and cost-effectiveness of object storage, with file system semantics that are familiar to analytics engines and frameworks.
Batch processing: HD Insight Spark
Aparch Spark is an open-source, parallel-processing framework that supports in-memory processing to boost the performance of big-data analysis applications.
HDInsight is a managed Hadoop service. Use it deploy and manage Hadoop clusters in Azure. For batch processing, you can use Spark, Hive, Hive LLAP, MapReduce.
Languages: R, Python, Java, Scala, SQL
Analytic data store: SQL Data Warehouse
SQL Data Warehouse is a cloud-based Enterprise Data Warehouse (EDW) that uses Massively Parallel Processing (MPP).
SQL Data Warehouse stores data into relational tables with columnar storage.
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 24
AzureSynapseにSQLプールがあります。
一部のクエリが失敗するか、完了するまでに長い時間がかかることがわかりました。
ロールバックされたトランザクションを監視する必要があります。
どの動的管理ビューを照会する必要がありますか？
- A. sys.dm_pdw_waits
- B. sys.dm_pdw_request_steps
- C. sys.dm_pdw_exec_sessions
- D. sys.dm_pdw_nodes_tran_database_transactions
正解: D
解説:
You can use Dynamic Management Views (DMVs) to monitor your workload including investigating query execution in SQL pool.
If your queries are failing or taking a long time to proceed, you can check and monitor if you have any transactions rolling back.
Example:
-- Monitor rollback
SELECT
SUM(CASE WHEN t.database_transaction_next_undo_lsn IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END), t.pdw_node_id, nod.[type] FROM sys.dm_pdw_nodes_tran_database_transactions t JOIN sys.dm_pdw_nodes nod ON t.pdw_node_id = nod.pdw_node_id GROUP BY t.pdw_node_id, nod.[type] Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-managemonitor# monitor-transaction-log-rollback
質問 25
シミュレーション
必要に応じて、次のログイン資格情報を使用します。
Azureユーザー名：xxxxx
Azureパスワード：xxxxx
次の情報は、テクニカルサポートのみを目的としています。
ラボインスタンス：10543936
db2という名前のAzure SQLデータベースとdb3という名前の新しいSQLデータベースを含むエラスティックプールを作成する必要があります。
このタスクを完了するには、Azureポータルにサインインします。
- A. ステップ1：db3という名前の新しいSQLデータベースを作成する
1. Azureポータルの左側のメニューで[SQL]を選択します。 SQLがリストにない場合は、[すべてのサービス]を選択し、検索ボックスにSQLと入力します。
2. [+追加]を選択して、[SQL配置オプションの選択]ページを開きます。単一データベースを選択します。 [データベース]タイルで[詳細の表示]を選択すると、さまざまなデータベースに関する追加情報を表示できます。
3. [作成]を選択します。
4.必要に応じて、必須フィールドに入力します。
5.残りの値をデフォルトのままにして、フォームの下部にある[レビュー+作成]を選択します。
6.最終設定を確認し、[作成]を選択します。データベース名としてDb3を使用します。
[SQLデータベース]フォームで、[作成]を選択して、リソースグループ、サーバー、およびデータベースを展開およびプロビジョニングします。
ステップ2：Azureポータルを使用してエラスティックプールを作成します。
1. Azureポータルの左側のメニューで[Azure SQL]を選択します。 Azure SQLがリストにない場合は、[すべてのサービス]を選択し、検索ボックスに「Azure SQL」と入力します。
2. [+追加]を選択して、[SQL配置オプションの選択]ページを開きます。
3. [SQLデータベース]タイルの[リソースタイプ]ドロップダウンから[Elastic pool]を選択します。 [作成]を選択してエラスティックプールを作成します。
4.次の値でエラスティックプールを構成します。
名前：myElasticPoolなど、エラスティックプールの一意の名前を指定します。
サブスクリプション：ドロップダウンからサブスクリプションを選択します。
ResourceGroup：リソースグループを選択します。
サーバー：サーバーを選択します
5. [エラスティックプールの構成]を選択します
6. [構成]ページで、[データベース]タブを選択し、[データベースの追加]を選択します。
7. db2という名前のAzure SQLデータベースと、ステップ1で作成したdb3という名前の新しいSQLデータベースを追加します。
8. [確認+作成]を選択してエラスティックプール設定を確認し、[作成]を選択してエラスティックプールを作成します。 - B. ステップ1：db3という名前の新しいSQLデータベースを作成する
1. Azureポータルの左側のメニューで[SQL]を選択します。 SQLがリストにない場合は、[すべてのサービス]を選択し、検索ボックスにSQLと入力します。
2. [+追加]を選択して、[SQL配置オプションの選択]ページを開きます。単一データベースを選択します。 [データベース]タイルで[詳細の表示]を選択すると、さまざまなデータベースに関する追加情報を表示できます。
3. [作成]を選択します。
4.必要に応じて、必須フィールドに入力します。
5.残りの値をデフォルトのままにして、フォームの下部にある[レビュー+作成]を選択します。
6.最終設定を確認し、[作成]を選択します。データベース名としてDb3を使用します。
[SQLデータベース]フォームで、[作成]を選択して、リソースグループ、サーバー、およびデータベースを展開およびプロビジョニングします。
ステップ2：Azureポータルを使用してエラスティックプールを作成します。
1. Azureポータルの左側のメニューで[Azure SQL]を選択します。 Azure SQLがリストにない場合は、[すべてのサービス]を選択し、検索ボックスに「Azure SQL」と入力します。
2. [+追加]を選択して、[SQL配置オプションの選択]ページを開きます。
3. [SQLデータベース]タイルの[リソースタイプ]ドロップダウンから[Elastic pool]を選択します。 [作成]を選択してエラスティックプールを作成します。
4.次の値でエラスティックプールを構成します。
名前：myElasticPoolなど、エラスティックプールの一意の名前を指定します。
サブスクリプション：ドロップダウンからサブスクリプションを選択します。
ResourceGroup：リソースグループを選択します。
サーバー：サーバーを選択します
5. [エラスティックプールの構成]を選択します
6. [構成]ページで、[データベース]タブを選択し、[データベースの追加]を選択します。
7. db2という名前のAzure SQLデータベースと、ステップ1で作成したdb3という名前の新しいSQLデータベースを追加します。
8. [確認+作成]を選択してエラスティックプール設定を確認し、[作成]を選択してエラスティックプールを作成します。
正解: B
解説:
Reference:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/sql-database/sql-database-elastic-pool-failover-group-tutorial
質問 26
次の表に示すリソースを含む Azure サブスクリプションがあります。
すべてのリソースには、デフォルトの暗号化設定があります。
リソースに保存されているすべてのデータが保存時に暗号化されていることを確認する必要があります。
あなたは何をするべきか？
- A. storageaccount1 の Azure Storage 暗号化を有効にします。
- B. storageaccount2 の Azure Storage 暗号化を有効にします。
- C. cosmosdb1 の保管時の暗号化を有効にします。
- D. synapsedb1 の透過的データ暗号化 (TDE) を有効にします。
正解: D
解説:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/transparent-data-encryption-byok-overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/security/workspaces-encryption
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/database-encryption-at-rest
質問 27
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。 シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。 一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このシナリオで質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。 その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
階層構造を持つAzure Databricksワークスペースを作成する予定です。 ワークスペースには、次の3つのワークロードが含まれます。
* A workload for data engineers who will use Python and SQL
* A workload for jobs that will run notebooks that use Python, Spark, Scala, and SQL
* A workload that data scientists will use to perform ad hoc analysis in Scala and R The enterprise architecture team at your company identifies the following standards for Databricks environments:
* The data engineers must share a cluster.
* The job cluster will be managed by using a request process whereby data scientists and data engineers provide packaged notebooks for deployment to the cluster.
* All the data scientists must be assigned their own cluster that terminates automatically after 120 minutes of inactivity. Currently, there are three data scientists.
You need to create the Databrick clusters for the workloads.
Solution: You create a Standard cluster for each data scientist, a High Concurrency cluster for the data engineers, and a High Concurrency cluster for the jobs.
Does this meet the goal?
- A. Yes
- B. No
正解: A
解説:
Explanation
We need a High Concurrency cluster for the data engineers and the jobs.
Note:
Standard clusters are recommended for a single user. Standard can run workloads developed in any language:
Python, R, Scala, and SQL.
A high concurrency cluster is a managed cloud resource. The key benefits of high concurrency clusters are that they provide Apache Spark-native fine-grained sharing for maximum resource utilization and minimum query latencies.
References:
https://docs.azuredatabricks.net/clusters/configure.html
質問 28
会社のデータエンジニアリングソリューションを開発します。
会社の社内Microsoft SQL ServerデータをMicrosoft Azure SQLと統合する必要があります
データベース。データは段階的に変換する必要があります。
データ統合ソリューションを実装する必要があります。
データをコピーするパイプラインを構成するには、どのツールを使用する必要がありますか？
- A. BLOBストレージリンクサービスをソースとしてデータのコピーツールを使用します
- B. BLOBストレージリンクサービスをソースとしてAzure Data Factory UIを使用します
- C. BLOBストレージリンクサービスをソースとして.NET Data Factory APIを使用します
- D. SQL ServerのリンクされたサービスをソースとしてAzure PowerShellを使用する
正解: B
解説:
Explanation
The Integration Runtime is a customer managed data integration infrastructure used by Azure Data Factory to provide data integration capabilities across different network environments.
A linked service defines the information needed for Azure Data Factory to connect to a data resource. We have three resources in this scenario for which linked services are needed:
* On-premises SQL Server
* Azure Blob Storage
* Azure SQL database
Note: Azure Data Factory is a fully managed cloud-based data integration service that orchestrates and automates the movement and transformation of data. The key concept in the ADF model is pipeline. A pipeline is a logical grouping of Activities, each of which defines the actions to perform on the data contained in Datasets. Linked services are used to define the information needed for Data Factory to connect to the data resources.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/move-sql-azure-adf
質問 29
会社のデータエンジニアリングソリューションを開発します。
プロジェクトには、メモリ内のバッチデータ処理ソリューションが必要です。
Microsoft Azureでデータをバッチ処理するためにHDInsightクラスターをプロビジョニングする必要があります。
PowerShellセグメント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、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
正解:
解説:
Explanation
Box 1: New-AzStorageContainer
# Example: Create a blob container. This holds the default data store for the cluster.
New-AzStorageContainer `
-Name $clusterName `
-Context $defaultStorageContext
$sparkConfig = New-Object "System.Collections.Generic.Dictionary``2[System.String,System.String]"
$sparkConfig.Add("spark", "2.3")
Box 2: Spark
Spark provides primitives for in-memory cluster computing. A Spark job can load and cache data into memory and query it repeatedly. In-memory computing is much faster than disk-based applications than disk-based applications, such as Hadoop, which shares data through Hadoop distributed file system (HDFS).
Box 3: New-AzureRMHDInsightCluster
# Create the HDInsight cluster. Example:
New-AzHDInsightCluster `
-ResourceGroupName $resourceGroupName `
-ClusterName $clusterName `
-Location $location `
-ClusterSizeInNodes $clusterSizeInNodes `
-ClusterType $"Spark" `
-OSType "Linux" `
Box 4: Spark
HDInsight is a managed Hadoop service. Use it deploy and manage Hadoop clusters in Azure. For batch processing, you can use Spark, Hive, Hive LLAP, MapReduce.
References:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/hdinsight/spark/apache-spark-jupyter-spark-sql-use-powershell
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/hdinsight/spark/apache-spark-overview
質問 30
Azure Data Lake Storage Gen2には、数千のCSVファイルにデータが保存されています。各ファイルにはヘッダー行があり、その後にプロパティ形式のキャリッジリターン（/ r）とラインフィード（/ n）が続きます。
PolyBaseを使用して、Azure SQLデータウェアハウスにファイルを毎日バッチロードするパターンを実装しています。
ファイルをデータウェアハウスにインポートするときは、ヘッダー行をスキップする必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
順番に実行する3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
正解:
解説:
Explanation:
Step 1: Create an external data source and set the First_Row option.
Creates an External File Format object defining external data stored in Hadoop, Azure Blob Storage, or Azure Data Lake Store. Creating an external file format is a prerequisite for creating an External Table.
FIRST_ROW = First_row_int
Specifies the row number that is read first in all files during a PolyBase load. This parameter can take values 1-15. If the value is set to two, the first row in every file (header row) is skipped when the data is loaded. Rows are skipped based on the existence of row terminators (/r/n, /r, /n).
Step 2: Create an external data source that uses the abfs location
The hadoop-azure module provides support for the Azure Data Lake Storage Gen2 storage layer through the "abfs" connector Step 3: Use CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT (CETAS) and create a view that removes the empty row.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-external-file-format-transact-sql
https://hadoop.apache.org/docs/r3.2.0/hadoop-azure/abfs.html
質問 31
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
AzureStorageアカウントを含むAzureサブスクリプションがあります。
規制およびコンプライアンスの基準を満たすために、データストレージソリューションに変更を実装することを計画しています。
Azureは毎日、過去100日間に変更されたBLOBを識別して削除する必要があります。
解決策：ストレージアカウントにタグを付けるAzureポリシーを適用します。
これは目標を達成していますか？
- A. はい
- B. いいえ
正解: B
解説:
Explanation
Instead apply an Azure Blob storage lifecycle policy.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-lifecycle-management-concepts?tabs=azure-porta
質問 32
Azure SQLデータベースを使用するASP.NET Webアプリがあります。データベースには、Employeeという名前のテーブルが含まれています。テーブルには、DateOfBirthという名前の列を含む機密の従業員情報が含まれています。
DateOfBirth列のデータは、データベース内と、クライアントとAzureの間で転送されるときに暗号化されるようにする必要があります。承認されたクライアントのみが列のデータを表示できる必要があります。
どの3つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、回答領域のアクションのリストから適切なアクションを移動し、正しい順序に並べます。
正解:
解説:
Explanation
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-always-encrypted
質問 33
基幹業務アプリケーションをサポートするデータベースのセキュリティを管理します。
データベースに保存されている個人データおよび個人データは、保護および暗号化する必要があります。
Transparent Data Encryption（TDE）を使用するようにデータベースを構成する必要があります。
どの5つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、回答エリアへのアクションのリストから適切なアクションを選択し、正しい順序に並べます。
正解:
解説:
Explanation
Step 1: Create a master key
Step 2: Create or obtain a certificate protected by the master key
Step 3: Set the context to the company database
Step 4: Create a database encryption key and protect it by the certificate Step 5: Set the database to use encryption Example code:
USE master;
GO
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = '<UseStrongPasswordHere>';
go
CREATE CERTIFICATE MyServerCert WITH SUBJECT = 'My DEK Certificate';
go
USE AdventureWorks2012;
GO
CREATE DATABASE ENCRYPTION KEY
WITH ALGORITHM = AES_128
ENCRYPTION BY SERVER CERTIFICATE MyServerCert;
GO
ALTER DATABASE AdventureWorks2012
SET ENCRYPTION ON;
GO
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/security/encryption/transparent-data-encryption
質問 34
必要に応じて、次のログイン資格情報を使用します。
Azureユーザー名：xxxxx
Azureパスワード：xxxxx
次の情報は、テクニカルサポートのみを目的としています。
ラボインスタンス：10543936
Azure Multi-Factor Authentication（MFA）を有効にする予定です。
[email protected]が、Azure Active Directory（Azure AD）ユーザーアカウントを使用してサインインすることにより、SQL10543936という名前のAzure SQLサーバーでホストされているすべてのデータベースを管理できることを確認する必要があります。
このタスクを完了するには、Azureポータルにサインインします。
正解:
解説:
Provision an Azure Active Directory administrator for your managed instance Each Azure SQL server (which hosts a SQL Database or SQL Data Warehouse) starts with a single server administrator account that is the administrator of the entire Azure SQL server. A second SQL Server administrator must be created, that is an Azure AD account. This principal is created as a contained database user in the master database.
1. In the Azure portal, in the upper-right corner, select your connection to drop down a list of possible Active Directories. Choose the correct Active Directory as the default Azure AD. This step links the subscription-associated Active Directory with Azure SQL server making sure that the same subscription is used for both Azure AD and SQL Server. (The Azure SQL server can be hosting either Azure SQL Database or Azure SQL Data Warehouse.)
2. Search for and select the SQL server SQL10543936
3. In SQL Server page, select Active Directory admin.
4. In the Active Directory admin page, select Set admin.
5. In the Add admin page, search for user [email protected], select it, and then select Select. (The Active Directory admin page shows all members and groups of your Active Directory. Users or groups that are grayed out cannot be selected because they are not supported as Azure AD administrators.
6. At the top of the Active Directory admin page, select SAVE.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-aad-authentication-configure?
質問 35
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DP-200日本語問題集はAzure Data Engineer Associate認証済み試験問題と解答：https://www.goshiken.com/Microsoft/DP-200J-mondaishu.html