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最新版無料体験を掴み取れ！Microsoft DP-203日本語問題集PDFは更新されたのは2023年 [Q127-Q150]

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最新版無料体験を掴み取れ！Microsoft DP-203日本語問題集PDFは更新されたのは2023年

最新リリースのDP-203日本語問題集はMicrosoft Certified: Azure Data Engineer Associate認証済みです

質問 # 127
Azure データ ファクトリがあります。
過去 60 日間のパイプライン障害を調べる必要があります。
何を使うべきですか？

  • A. the Activity log blade for the Data Factory resource
  • B. the Resource health blade for the Data Factory resource
  • C. the Monitor & Manage app in Data Factory
  • D. Azure Monitor

正解：D

解説：
Data Factory stores pipeline-run data for only 45 days. Use Azure Monitor if you want to keep that data for a longer time.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-using-azure-monitor


質問 # 128
Azure Data Lake Storage Gen2 コンテナーがあります。
データはコンテナーに取り込まれ、データ統合アプリケーションによって変換されます。その後、データは変更されません。ユーザーはコンテナー内のファイルを読み取ることができますが、ファイルを変更することはできません。
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。
新しいデータは頻繁にアクセスされ、できるだけ早く利用できるようにする必要があります。
5 年以上前のデータにアクセスする頻度は低くなりますが、要求されたときに 1 秒以内に利用できるようにする必要があります。
7 年以上前のデータにはアクセスしません。 7 年後、データは可能な限り低いコストで永続化する必要があります。
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。
データをどのように管理する必要がありますか?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：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/storage-blob-storage-tiers
https://azure.microsoft.com/en-us/updates/reduce-data-movement-and-make-your-queries-more-efficient-with-the-general-availability-of-replicated-tables/
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/replicated-tables-now-generally-available-in-azure-sql-data-warehouse/


質問 # 129
Pool1という名前のApacheSparkプールを含むWS1という名前のAzureSynapseAnalyticsワークスペースがあります。
Pool1にD61という名前のデータベースを作成することを計画しています。
DB1でテーブルを作成するときに、組み込みのサーバーレスSQLポッドの外部テーブルとしてテーブルを自動的に使用できるようにする必要があります。
DB1のテーブルにはどの形式を使用する必要がありますか？

  • A. JSON
  • B. 寄木細工
  • C. CSV
  • D. ORC

正解：B


質問 # 130
Azure Databricks ワークスペースと storage という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントがあります。
新しいファイルは毎日 storage1 にアップロードされます。
* 新しいファイルは構造化されたストリーミング ソースとして upkorage1 として増分処理されます。ソリューションは次の要件を満たす必要があります。
* 実装とメンテナンスの労力を最小限に抑えます。
* 数百万のファイルを処理するコストを最小限に抑えます。
* スキーマ推論とスキーマ ドリフトをサポートします。
どれを推奨事項に含めるべきですか?

  • A. Azure Data Factory
  • B. Apache Spark FileStreamSource
  • C. Auto Loader
  • D. COPY INTO

正解：A


質問 # 131
Azure SynapseAnalyticsにエンタープライズデータウェアハウスがあります。
PolyBaseを使用して、[Ext]。[Items]という名前の外部テーブルを作成し、データウェアハウスにデータをインポートせずにAzure Data Lake StorageGen2に格納されているParquetファイルをクエリします。
外部テーブルには3つの列があります。
ParquetファイルにItemIDという名前の4番目の列があることがわかります。
ItemID列を外部テーブルに追加するには、どのコマンドを実行する必要がありますか？

  • A. オプションD
  • B. オプションC
  • C. オプションB
  • D. オプションA

正解：B

解説：
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-external-table-transact-sql


質問 # 132
R を主要言語としてサポートするが、Scale と SOL もサポートする Azure Databricks で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. \\(<Language>)
  • B. %<Language>
  • C. @<Language>
  • 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 # 133
次の表に示すユーザーを含むAzureSynapseAnalytics専用のSQLプールがあります。

User1はデータベースに対してクエリを実行し、クエリは次の図に示す結果を返します。

User1は、マスクされていないデータにアクセスできる唯一のユーザーです。
ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。
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/azure-sql/database/dynamic-data-masking-overview


質問 # 134
Dataflow1 という名前のデータ フロー アクティビティを含む Pipeline1 という名前の Azure Synapse Analytics パイプラインがあります。
Pipeline1 は、storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen 2 アカウントからファイルを取得します。
Dataflow1 は、コア数 128 で構成された AutoResolveIntegrationRuntime 統合ランタイムを使用します。
storage1 のファイルのサイズに対応するには、Dataflow1 で使用されるコアの数を最適化する必要があります。
何を設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
Box 1: A Get Metadata activity
Dynamically size data flow compute at runtime
The Core Count and Compute Type properties can be set dynamically to adjust to the size of your incoming source data at runtime. Use pipeline activities like Lookup or Get Metadata in order to find the size of the source dataset data. Then, use Add Dynamic Content in the Data Flow activity properties.
Box 2: Dynamic content
Reference: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/control-flow-execute-data-flow-activity


質問 # 135
Database1 という名前の Azure SQL データベースと、HubA と HubB という名前の 2 つの Azure イベント ハブがあります。各ソースから消費されるデータを次の表に示します。

ドライバーごとのマイルあたりの平均料金を計算するには、Azure Stream Analytics を実装する必要があります。
各ソースの Stream Analytics 入力をどのように構成する必要がありますか?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：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-use-reference-data


質問 # 136
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：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/load-data-overview


質問 # 137
Azure Synapse Analytics専用のSQLプールで、製品カテゴリデータのタイプ3の緩やかに変化するディメンション（SCD）を実装する必要があります。
次のTransact-SQLステートメントを使用して作成されたテーブルがあります。

テーブルに追加する必要がある2つの列はどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

  • A. [EffectiveEndDace] [dacecime] NULL,
  • B. [EffectiveScarcDate] [datetime] NOT NULL,
  • C. [CurrentProduccCacegory] [nvarchar] (100) NOT NULL,
  • D. [ProductCategory] [nvarchar] (100) NOT NULL,
  • E. [OriginalProduccCacegory] [nvarchar] (100) NOT NULL,

正解：C、E

解説：
A Type 3 SCD supports storing two versions of a dimension member as separate columns. The table includes a column for the current value of a member plus either the original or previous value of the member. So Type 3 uses additional columns to track one key instance of history, rather than storing additional rows to track each change like in a Type 2 SCD.
This type of tracking may be used for one or two columns in a dimension table. It is not common to use it for many members of the same table. It is often used in combination with Type 1 or Type 2 members.

Reference:
https://k21academy.com/microsoft-azure/azure-data-engineer-dp203-q-a-day-2-live-session-review/


質問 # 138
Azure SynapseAnalytics専用のSQLプールを設計しています。
次の表に示すように、グループはプール内の機密データにアクセスできます。

機密データのポリシーがあります
NS。次の表に示すように、ポリシーは地域によって異なります。

各地域の患者の表があります。テーブルには、次の潜在的に機密性の高い列が含まれています。

コンプライアンスを維持するために動的データマスキングを設計しています。
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：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Explanation
Text Description automatically generated

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/dynamic-data-masking-overview


質問 # 139
Azure データ ファクトリがあります。
パイプライン実行データが 120 日間保持されることを確認する必要があります。ソリューションでは、Kusto クエリ言語を使用してデータをクエリできることを確認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?回答するには、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、正しい順序で並べてください。
注: 複数の回答の選択肢が正しいです。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

Step 1: Create an Azure Storage account that has a lifecycle policy
To automate common data management tasks, Microsoft created a solution based on Azure Data Factory. The service, Data Lifecycle Management, makes frequently accessed data available and archives or purges other data according to retention policies. Teams across the company use the service to reduce storage costs, improve app performance, and comply with data retention policies.
Step 2: Create a Log Analytics workspace that has Data Retention set to 120 days.
Data Factory stores pipeline-run data for only 45 days. Use Azure Monitor if you want to keep that data for a longer time. With Monitor, you can route diagnostic logs for analysis to multiple different targets, such as a Storage Account: 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.
Step 3: From Azure Portal, add a diagnostic setting.
Step 4: Send the data to a log Analytics workspace,
Event Hub: A pipeline that transfers events from services to Azure Data Explorer.
Keeping Azure Data Factory metrics and pipeline-run data.
Configure diagnostic settings and workspace.
Create or add diagnostic settings for your data factory.
In the portal, go to Monitor. Select Settings > Diagnostic settings.
Select the data factory for which you want to set a diagnostic setting.
If no settings exist on the selected data factory, you're prompted to create a setting. Select Turn on diagnostics.
Give your setting a name, select Send to Log Analytics, and then select a workspace from Log Analytics Workspace.
Select Save.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-using-azure-monitor


質問 # 140
ServicePrincipal1という名前のサービスプリンシパルを含むAzureActive Directory（Azure AD）テナントにリンクされたAzureサブスクリプションがあります。サブスクリプションには、adls1という名前のAzure Data LakeStorageアカウントが含まれています。 Adls1には、URIが次のFolder2という名前のフォルダーが含まれています。
https://adls1.dfs.core.windows.net/container1/Folder1/Folder2/。
ServicePrincipal1には、次の表に示すアクセス制御リスト（ACL）のアクセス許可があります。

ServicePrincipal1が次のアクションを実行できることを確認する必要があります。
* Folder2で作成された子アイテムをトラバースします。
* Folder2で作成されたファイルを読み取ります。
ソリューションは、最小特権の原則を使用する必要があります。
Folder2のServicePrincipal1に付与する必要がある2つの権限はどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

  • A. アクセス-書き込み
  • B. デフォルト-読み取り
  • C. アクセス-読み取り
  • D. アクセス-実行
  • E. デフォルト-実行
  • F. デフォルト-書き込み

正解：B、E

解説：
Execute (X) permission is required to traverse the child items of a folder.
There are two kinds of access control lists (ACLs), Access ACLs and Default ACLs.
Access ACLs: These control access to an object. Files and folders both have Access ACLs.
Default ACLs: A "template" of ACLs associated with a folder that determine the Access ACLs for any child items that are created under that folder. Files do not have Default ACLs.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-lake-store/data-lake-store-access-control


質問 # 141
製品販売トランザクションのパーティ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-overview-what-is


質問 # 142
Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールがあります。
過去 3 年間の売上データを格納する Table1 という名前のファクト テーブルを作成する必要があります。ソリューションは、次のクエリ操作用に最適化する必要があります。
注文数を週ごとに表示します。
*地域ごとの売上合計を計算します。
*製品ごとの売上合計を計算します。
* 特定の月のすべての注文を検索します。
Table1 を分割するには、どのデータを使用する必要がありますか?

  • A. 地域
  • B. 週
  • C. 製品
  • D. 月

正解：B


質問 # 143
会社の次の 3 つの部門のデータを処理するための Azure Data Factory パイプラインを作成する必要があります: e コマース、小売、卸売。ソリューションは、企業全体のデータも処理できるようにする必要があります。
Data Factory データ フロー スクリプトをどのように完成させ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、複数回、またはまったく使用されない場合があります。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

The conditional split transformation routes data rows to different streams based on matching conditions. The conditional split transformation is similar to a CASE decision structure in a programming language. The transformation evaluates expressions, and based on the results, directs the data row to the specified stream.
Box 1: dept=='ecommerce', dept=='retail', dept=='wholesale'
First we put the condition. The order must match the stream labeling we define in Box 3.
Syntax:
<incomingStream>
split(
<conditionalExpression1>
<conditionalExpression2>
disjoint: {true | false}
) ~> <splitTx>@(stream1, stream2, ..., <defaultStream>)
Box 2: discount : false
disjoint is false because the data goes to the first matching condition. All remaining rows matching the third condition go to output stream all.
Box 3: ecommerce, retail, wholesale, all
Label the streams
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/data-flow-conditional-split


質問 # 144
次の図に示すように、Azure Synapse Analytics のデータ ウェアハウスに実装する予定のデータ モデルがあります。

圧縮後のディメンション テーブルはすべて 2 GB 未満になり、ファクト テーブルは約 6 TB になります。
各テーブルにはどのタイプのテーブルを使用する必要がありますか?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：

Explanation


質問 # 145
Microsoft Visual Studio の Stream Analytics プロジェクト ソリューションである Azure Stream Analytics ジョブがあります。ジョブは、JSON 形式で IoT デバイスによって生成されたデータを受け入れます。
IoT デバイスによって生成されたデータを Protobuf 形式で受け入れるようにジョブを変更する必要があります。
Visual Studio から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、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、正しい順序で並べてください。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/custom-deserializer


質問 # 146
Group1 という名前のセキュリティ グループを含む Azure Active Directory (Azure AD) テナントがあります。 schema1 という名前のスキーマを含む dw1 という名前の Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールがあります。
schema1 内のすべてのテーブルとビューに対する読み取り専用権限を Group1 に付与する必要があります。ソリューションでは、最小権限の原則を使用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、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、正しい順序で並べてください。
注: 複数の回答の選択肢が正しいです。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：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-share/how-to-share-from-sql


質問 # 147
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。
ステージングゾーンを含むAzureData LakeStorageアカウントがあります。
ステージングゾーンから増分データを取り込み、Rスクリプトを実行してデータを変換し、変換されたデータをAzure SynapseAnalyticsのデータウェアハウスに挿入する毎日のプロセスを設計する必要があります。
解決策：Rノートブックを実行するAzure Databricksジョブをスケジュールしてから、データウェアハウスにデータを挿入します。
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：
Must use an Azure Data Factory, not an Azure Databricks job.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-US/azure/data-factory/transform-data


質問 # 148
Azure Synapse Analytics専用のSQLプールで、製品カテゴリデータのタイプ3の緩やかに変化するディメンション（SCD）を実装する必要があります。
次のTransact-SQLステートメントを使用して作成されたテーブルがあります。

テーブルに追加する必要がある2つの列はどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

  • A. [EffectiveEndDace] [dacecime] NULL,
  • B. [EffectiveScarcDate] [datetime] NOT NULL,
  • C. [CurrentProduccCacegory] [nvarchar] (100) NOT NULL,
  • D. [ProductCategory] [nvarchar] (100) NOT NULL,
  • E. [OriginalProduccCacegory] [nvarchar] (100) NOT NULL,

正解：C、E

解説：
A Type 3 SCD supports storing two versions of a dimension member as separate columns. The table includes a column for the current value of a member plus either the original or previous value of the member. So Type 3 uses additional columns to track one key instance of history, rather than storing additional rows to track each change like in a Type 2 SCD.
This type of tracking may be used for one or two columns in a dimension table. It is not common to use it for many members of the same table. It is often used in combination with Type 1 or Type 2 members.

Reference:
https://k21academy.com/microsoft-azure/azure-data-engineer-dp203-q-a-day-2-live-session-review/


質問 # 149
デバイスからのイベントデータを処理するためのAzureStreamAnalyticsソリューションを実装しています。
デバイスは、障害が発生するとイベントを出力し、障害が解決されるまで5秒ごとにイベントを繰り返し発行します。障害が存在しない場合、デバイスは前のイベントの後に5秒ごとにハートビートイベントを出力します。
次の表に、イベントのサンプルを示します。

障害間の稼働時間を計算する必要があります。
Stream Analytics SQL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/session-window-azure-stream-analytics
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumbling-window-azure-stream-analytics


質問 # 150
......

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