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質問 # 138
次の展示に示すアクティビティを持つAzureDataFactoryパイプラインがあります。
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://datasavvy.me/2021/02/18/azure-data-factory-activity-failures-and-pipeline-outcomes/
質問 # 139
Microsoft Purview アカウントに接続する Azure データ ファクトリがあります。データ ファクトリは Microsoft Purview に登録されます。
Data Factory パイプラインを更新します。
更新されたリネージが Microsoft Purview で利用可能であることを確認する必要があります。
DB1 という名前の Azure SQL データベースと storage1 という名前のストレージ アカウントを含む Azure サブスクリプションを持っています。storage1 アカウントには、File1.txt という名前のファイルが含まれています。File1.txt には、DB1 で選択したテーブルの名前が含まれています。
DB1 内の選択したテーブルから storage1 内のファイルにデータをコピーするには、Azure Synapse パイプラインを使用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。
* パイプラインのコピー アクティビティは、File1.txt 内のデータを使用してコピーのソースと宛先を識別するようにパラメーター化する必要があります。
* コピー アクティビティは、できるだけ頻繁に並行して実行する必要があります。
パイプラインに含める必要がある 2 つのパイプライン アクティビティはどれですか? それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
- A. ルックアップ
- B. それぞれ
- C. If 条件
- D. メタデータの取得
正解：B、D
質問 # 140
Pool1 という名前の Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールがあります。Pool1 には、Tablet という名前のファクト テーブルが含まれています。Table1 には売上データが含まれています。Table1 には毎月 6,500 万行のデータが追加されます。
毎月末に、36 か月より古いデータを削除する必要があります。ソリューションでは、データの削除にかかる時間を最小限に抑える必要があります。
Table1 をどのように分割し、古いデータをどのように削除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は 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 141
Azure Data Lake Storage Gen2 コンテナーにファイルを保存します。コンテナは、次の図に示す保管方針を持っています。
ドロップダウン メニューを使用して、グラフィックに表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: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Explanation
Graphical user interface, text, application Description automatically generated
Box 1: moved to cool storage
The ManagementPolicyBaseBlob.TierToCool property gets or sets the function to tier blobs to cool storage.
Support blobs currently at Hot tier.
Box 2: container1/contoso.csv
As defined by prefixMatch.
prefixMatch: An array of strings for prefixes to be matched. Each rule can define up to 10 case-senstive prefixes. A prefix string must start with a container name.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/microsoft.azure.management.storage.fluent.models.managementpoli
質問 # 142
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 # 143
Azureデータブリックスを使用してPurchasesという名前のデータセットを開発する予定です。Purchasesには次の列が含まれます。
* 製品番号
* ItemPrice
* lineTotal
* 量
* StorelD
* 分
* 月
* 時間
* 年
* 日
StoreIDごとに異なる1時間ごとの増分ロードパイプラインをサポートするために、データを保存する必要があります。ソリューションはストレージコストを最小限に抑える必要があります。どのように乗り物を完成させる必要がありますか？答えるには、適切なオプションを選択してください。答えは次のとおりです。
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://intellipaat.com/community/11744/how-to-partition-and-write-dataframe-in-spark-without-deleting-partitions-with-no-new-data
質問 # 144
Azure Event Hubからのストリーミングデータを処理し、そのデータをAzure Data LakeStorageに出力するソリューションを設計する必要があります。このソリューションでは、アナリストがストリーミングデータをインタラクティブにクエリできるようにする必要があります。
何を使うべきですか？
- A. Azureキューストレージと読み取りアクセスの地理的冗長ストレージ（RA-GRS）
- B. Azure StreamAnalyticsおよびAzureSynapseノートブック
- C. AzureDatabricksでの構造化ストリーミング
- D. Azure DataFactoryでのイベントトリガー
正解：C
解説：
Explanation
Apache Spark Structured Streaming is a fast, scalable, and fault-tolerant stream processing API. You can use it to perform analytics on your streaming data in near real-time.
With Structured Streaming, you can use SQL queries to process streaming data in the same way that you would process static data.
Azure Event Hubs is a scalable real-time data ingestion service that processes millions of data in a matter of seconds. It can receive large amounts of data from multiple sources and stream the prepared data to Azure Data Lake or Azure Blob storage.
Azure Event Hubs can be integrated with Spark Structured Streaming to perform the processing of messages in near real-time. You can query and analyze the processed data as it comes by using a Structured Streaming query and Spark SQL.
Reference:
https://k21academy.com/microsoft-azure/data-engineer/structured-streaming-with-azure-event-hubs/
質問 # 145
1 時間ごとにトリガーされる Azure Data Factory パイプラインがあります。
パイプラインは過去 7 日間、100% 成功しています。
パイプラインの実行は失敗し、15 分間隔で発生する 2 回の再試行も失敗します。3 回目の失敗では、次のエラーが返されます。
エラーの考えられる原因は何ですか?
- A. パイプラインのトリガーが早すぎました。
- B. 2021 年 1 月 10 日 06:00 から 07:00 まで、wwi/BIKES/CARBON にデータがありませんでした。
- C. 2021 年 1 月 10 日 06:00 から 07:00 まで、wwi/BIKES/CARBON のデータのファイル形式が正しくありませんでした。
- D. year=2021/month=01/day=10/hour=06 の生成に使用したパラメータが間違っていました。
正解：C
質問 # 146
次の図に示されている Azure Data Factory パイプラインがあります。
次の図は、最初のパイプライン実行の実行ログを示しています。
2 回目のパイプライン実行の実行ログを次の図に示します。
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: 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 # 147
Azure Data Lake Storage Gen2 コンテナーにファイルを保存します。コンテナは、次の図に示す保管方針を持っています。
ドロップダウン メニューを使用して、グラフィックに表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: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 148
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 # 149
Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールを作成する予定です。
会社のデータ プライバシー規則とキューを実行したユーザーによって定義されている機密情報を返すクエリを識別するためにかかる時間を最小限に抑える必要があります。
ソリューションに含める必要がある 2 つのコンポーネントは?それぞれの正解は、ソリューションの一部を示しています。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。
- A. 機密情報を含む列の動的データ マスキング
- B. 機密情報を含むデータベースのリソースタグ
- C. Log Analytics ワークスペースに送信される監査ログ
- D. 機密情報を含む列に適用される機密分類ラベル
正解：C、D
解説：
Explanation
A: You can classify columns manually, as an alternative or in addition to the recommendation-based classification:
Select Add classification in the top menu of the pane.
In the context window that opens, select the schema, table, and column that you want to classify, and the information type and sensitivity label.
Select Add classification at the bottom of the context window.
C: An important aspect of the information-protection paradigm is the ability to monitor access to sensitive data. Azure SQL Auditing has been enhanced to include a new field in the audit log called data_sensitivity_information. This field logs the sensitivity classifications (labels) of the data that was returned by a query. Here's an example:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/data-discovery-and-classification-overview
質問 # 150
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 には、SQL プールという名前の専用 SQL プールと、sparkpool という名前の Apache Spark プールが含まれています。Sparkpool1 には、pyspark.df という名前の DataFrame が含まれています。
PySpark ノートブックを使用して、pyspark_df の内容を SQLPooM のタブに書き込む必要があります。
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は 1 ポイントの価値があります。
正解：
解説：
質問 # 151
小売店テーブルの代理キーを実装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。
何を作成する必要がありますか？
- A. ユーザー定義の SEQUENCE オブジェクト
- B. IDENTITY プロパティを持つテーブル
- C. FOREIGN KEY 制約のあるテーブル
- D. システム バージョン管理されたテンポラル テーブル
正解：B
解説：
Explanation
Scenario: Implement a surrogate key to account for changes to the retail store addresses.
A surrogate key on a table is a column with a unique identifier for each row. The key is not generated from the table data. Data modelers like to create surrogate keys on their tables when they design data warehouse models. You can use the IDENTITY property to achieve this goal simply and effectively without affecting load performance.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-identity
質問 # 152
次のコードセグメントは、AzureDatabricksクラスターを作成するために使用されます。
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
Graphical user interface, text, application Description automatically generated
Box 1: Yes
A cluster mode of 'High Concurrency' is selected, unlike all the others which are 'Standard'. This results in a worker type of Standard_DS13_v2.
Box 2: No
When you run a job on a new cluster, the job is treated as a data engineering (job) workload subject to the job workload pricing. When you run a job on an existing cluster, the job is treated as a data analytics (all-purpose) workload subject to all-purpose workload pricing.
Box 3: Yes
Delta Lake on Databricks allows you to configure Delta Lake based on your workload patterns.
Reference:
https://adatis.co.uk/databricks-cluster-sizing/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/jobs
https://docs.databricks.com/administration-guide/capacity-planning/cmbp.html
https://docs.databricks.com/delta/index.html
質問 # 153
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：
Explanation
Step 1: Add an Azure Stream Analytics Custom Deserializer Project (.NET) project to the solution.
Create a custom deserializer
1. Open Visual Studio and select File > New > Project. Search for Stream Analytics and select Azure Stream Analytics Custom Deserializer Project (.NET). Give the project a name, like Protobuf Deserializer.
2. In Solution Explorer, right-click your Protobuf Deserializer project and select Manage NuGet Packages from the menu. Then install the Microsoft.Azure.StreamAnalytics and Google.Protobuf NuGet packages.
3. Add the MessageBodyProto class and the MessageBodyDeserializer class to your project.
4. Build the Protobuf Deserializer project.
Step 2: Add .NET deserializer code for Protobuf to the custom deserializer project Azure Stream Analytics has built-in support for three data formats: JSON, CSV, and Avro. With custom .NET deserializers, you can read data from other formats such as Protocol Buffer, Bond and other user defined formats for both cloud and edge jobs.
Step 3: Add an Azure Stream Analytics Application project to the solution Add an Azure Stream Analytics project In Solution Explorer, right-click the Protobuf Deserializer solution and select Add > New Project. Under Azure Stream Analytics > Stream Analytics, choose Azure Stream Analytics Application. Name it ProtobufCloudDeserializer and select OK.
Right-click References under the ProtobufCloudDeserializer Azure Stream Analytics project. Under Projects, add Protobuf Deserializer. It should be automatically populated for you.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/custom-deserializer
質問 # 154
Azure SynapseAnalyticsワークスペースを設計しています。
保存されているすべてのデータの二重暗号化を提供するソリューションを推奨する必要があります。
推奨事項に含める必要がある2つのコンポーネントはどれですか？それぞれの円錐形の答えは解決策の一部を示しています注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。
- A. RSAキー
- B. パージ保護が有効になっているAzureキーボールト
- C. ネットワークセキュリティグループ（NSG）を持つAzure仮想ネットワーク
- D. X509証明書
- E. Azureポリシーイニシアチブ
正解：A、B
解説：
Explanation
Synapse workspaces encryption uses existing keys or new keys generated in Azure Key Vault. A single key is used to encrypt all the data in a workspace. Synapse workspaces support RSA 2048 and 3072 byte-sized keys, and RSA-HSM keys.
The Key Vault itself needs to have purge protection enabled.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/security/workspaces-encryption
質問 # 155
Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールでインベントリ更新テーブルを設計しています。テーブルにはクラスター化列ストア インデックスがあり、次の列が含まれます。
* EventDate: 1日あたり100万
* EventTypeID: イベント タイプごとに 1,000 万
* WarehouselD: 1 倉庫あたり 1 億
* ProductCategoryTypeiD: 製品カテゴリ タイプごとに 2,500 万
次の使用パターンを特定します。
アナリストは、通常、倉庫のトランザクションを分析します。
クエリは、製品カテゴリ タイプ、日付、在庫イベント タイプごとに要約されます。
クエリ時間を最小限に抑えるには、テーブルのパーティション戦略を推奨する必要があります。
テーブルを分割することを推奨する列はどれですか?
- A. イベントタイプID
- B. EventDate
- C. ProductCategoryTypeID
- D. 倉庫ID
正解：A
質問 # 156
7つの主要な地理的地域に分散された2500万台のデバイスからのテレメトリデータ用のAzureData Lake StorageGen2構造を設計しています。毎分、デバイスはメトリックのJSONペイロードをAzure EventHubsに送信します。
データのフォルダ構造を推奨する必要があります
NS。ソリューションは、次の要件を満たしている必要があります。
各地域のデータエンジニアは、それぞれの地域のデータに対してのみ独自のパイプラインを構築できる必要があります。
Azure Synapse AnalyticsサーバーレスSQLプールに含めるには、データを少なくとも15分ごとに1回処理する必要があります。
構造を完成させることをどのように推奨しますか？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、ペイン間で分割バーをドラッグするか、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
Box 1: {YYYY}/{MM}/{DD}/{HH}
Date Format [optional]: if the date token is used in the prefix path, you can select the date format in which your files are organized. Example: YYYY/MM/DD Time Format [optional]: if the time token is used in the prefix path, specify the time format in which your files are organized. Currently the only supported value is HH.
Box 2: {regionID}/raw
Data engineers from each region must be able to build their own pipelines for the data of their respective region only.
Box 3: {deviceID}
Reference:
https://github.com/paolosalvatori/StreamAnalyticsAzureDataLakeStore/blob/master/README.md
質問 # 157
Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールにパーティション分割されたテーブルを作成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：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-table-azure-sql-data-warehouse?
質問 # 158
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：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-using-azure-monitor
質問 # 159
16 個のパーティションを持つ、retailhub という名前の Azure イベント ハブがあります。トランザクションは Retailhub に転記されます。各トランザクションには、トランザクション ID、個々の項目、および支払いの詳細が含まれます。トランザクション ID は、パーティション キーとして使用されます。
あなたは、小売店での不正の可能性があるトランザクションを特定するための Azure Stream Analytics ジョブを設計しています。ジョブは、retailhub を入力として使用します。このジョブは、トランザクション ID、個々の項目、支払いの詳細、不正スコア、および不正インジケータを出力します。
出力を、fairhub という名前の Azure イベント ハブに送信する予定です。
不正検出ソリューションが高度にスケーラブルであり、トランザクションを可能な限り迅速に処理することを確認する必要があります。
Stream Analytics ジョブの出力をどのように構造化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：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-features#partitions
質問 # 160
......
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