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質問 # 61
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解がある場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に答えた後は、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。
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。
Python と SQL を使用するデータ エンジニア向けのワークロード。
Python、Scala、および SOL を使用するノートブックを実行するジョブのワークロード。
データ サイエンティストが Scala および R でアドホック分析を実行するために使用するワークロード。
会社のエンタープライズ アーキテクチャ チームは、Databricks 環境の次の標準を識別します。
データ エンジニアはクラスターを共有する必要があります。
ジョブ クラスターは、データ サイエンティストとデータ エンジニアがクラスターに展開するためのパッケージ化されたノートブックを提供するリクエスト プロセスを使用して管理されます。
すべてのデータ サイエンティストには、非アクティブ状態が 120 分続くと自動的に終了する独自のクラスターを割り当てる必要があります。現在、データサイエンティストは3名。
ワークロード用の Databricks クラスターを作成する必要があります。
解決策: 各データ サイエンティスト用の標準クラスター、データ エンジニア用の高同時実行クラスター、およびジョブ用の標準クラスターを作成します。
これは目標を達成していますか？
- A. いいえ
- B. はい
正解：A
解説：
We would need a High Concurrency cluster for 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.
Reference:
https://docs.azuredatabricks.net/clusters/configure.html
質問 # 62
料金所を通過する車両からのストリーミングデータを処理しています。
Azure Stream Analyticsを使用して、ナンバープレート、車両のメーカー、および各10分間に最後に通過した車両の時間を返す必要があります。
どのようにクエリを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
Graphical user interface, text, application Description automatically generated
Box 1: MAX
The first step on the query finds the maximum time stamp in 10-minute windows, that is the time stamp of the last event for that window. The second step joins the results of the first query with the original stream to find the event that match the last time stamps in each window.
Query:
WITH LastInWindow AS
(
SELECT
MAX(Time) AS LastEventTime
FROM
Input TIMESTAMP BY Time
GROUP BY
TumblingWindow(minute, 10)
)
SELECT
Input.License_plate,
Input.Make,
Input.Time
FROM
Input TIMESTAMP BY Time
INNER JOIN LastInWindow
ON DATEDIFF(minute, Input, LastInWindow) BETWEEN 0 AND 10
AND Input.Time = LastInWindow.LastEventTime
Box 2: TumblingWindow
Tumbling windows are a series of fixed-sized, non-overlapping and contiguous time intervals.
Box 3: DATEDIFF
DATEDIFF is a date-specific function that compares and returns the time difference between two DateTime fields, for more information, refer to date functions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumbling-window-azure-stream-analytics
質問 # 63
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
Topic 2, 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 # 64
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 # 65
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
質問 # 66
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：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/data-flow-conditional-split
質問 # 67
Azure イベント ハブからクリックストリーム データを受け取る Azure Stream Analytics ジョブがあります。
Stream Analytics ジョブでクエリを定義する必要があります。クエリは次の要件を満たしている必要があります。
訪問者の国に基づいて、各 10 秒ウィンドウ内のクリック数をカウントします。
各クリックが複数回カウントされないようにしてください。
クエリをどのように定義する必要がありますか?
- A. SELECT Country, Avg(*) AS Average
FROM ClickStream TIMESTAMP BY CreatedAt
GROUP BY Country, SlidingWindow(second, 10) - B. SELECT Country, Avg(*) AS Average
FROM ClickStream TIMESTAMP BY CreatedAt
GROUP BY Country, HoppingWindow(second, 10, 2) - C. SELECT Country, Count(*) AS Count
FROM ClickStream TIMESTAMP BY CreatedAt
GROUP BY Country, SessionWindow(second, 5, 10) - D. SELECT Country, Count(*) AS Count
FROM ClickStream TIMESTAMP BY CreatedAt
GROUP BY Country, TumblingWindow(second, 10)
正解：D
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.
Example:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions
質問 # 68
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 # 69
製品カタログファイルから参照データをクエリするAzureStreamAnalyticsジョブを構築しています。ファイルは毎日更新されます。
ファイルの参照データ入力の詳細は、入力展示に示されています。 （[入力]タブをクリックします。）
ストレージアカウントコンテナビューは、Refdata展示に表示されます。 （[Refdata]タブをクリックします。）
新しい参照データを取得するようにStreamAnalyticsジョブを構成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/stream-analytics/stream-analytics-use-reference-data
質問 # 70
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 # 71
WS1 という名前の Azure Synapse Analytics 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 Azure Data Lake Storage Gen2 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 回以上使用することも、まったく使用しないこともできます。ペイン間の分割バーをドラッグするか、コンテンツを表示するためにスクロールする必要がある場合があります。
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：
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 # 72
Azure DatabricksでPySparkを使用して、次のJSON入力を解析します。
以下の表形式でデータを出力する必要があります。
PySparkコードをどのように完成させる必要がありますか？答えるには、適切な値をドラッグしてターゲットを修正します。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
Graphical user interface, text, application Description automatically generated
Box 1: select
Box 2: explode
Bop 3: alias
pyspark.sql.Column.alias returns this column aliased with a new name or names (in the case of expressions that return more than one column, such as explode).
Reference:
https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/api/pyspark.sql.Column.alias.html
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/sql/language-manual/functions/explode
質問 # 73
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 # 74
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 # 75
Employeesという名前の次のテーブルがあります。
Hire_date値に基づいてemployee_type値を計算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 Description automatically generated
Box 1: CASE
CASE evaluates a list of conditions and returns one of multiple possible result expressions.
CASE can be used in any statement or clause that allows a valid expression. For example, you can use CASE in statements such as SELECT, UPDATE, DELETE and SET, and in clauses such as select_list, IN, WHERE, ORDER BY, and HAVING.
Syntax: Simple CASE expression:
CASE input_expression
WHEN when_expression THEN result_expression [ ...n ]
[ ELSE else_result_expression ]
END
Box 2: ELSE
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/language-elements/case-transact-sql
質問 # 76
顧客用の JSON ファイルを含む Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントがあります。このファイルには、FirstName と LastName という 2 つの属性が含まれています。
Azure Databricks を使用して、JSON ファイルから Azure Synapse Analytics テーブルにデータをコピーする必要があります。 FirstName と LastName の値を連結する新しい列を作成する必要があります。
次のコンポーネントを作成します。
Azure Synapse の宛先テーブル
Azure Blob ストレージ コンテナー
サービス プリンシパル
Databricks Notebook で次に実行する必要がある 5 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/azure-databricks/databricks-extract-load-sql-data-warehouse
質問 # 77
大規模なファクト テーブルを含む Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールがあります。テーブルには 50 の列と 50 億の行が含まれ、ヒープです。
テーブルに対するほとんどのクエリは、約 1 億行の値を集計し、2 列のみを返します。
ファクト テーブルに対するクエリが非常に遅いことがわかりました。
最速のクエリ時間を提供するには、どのタイプのインデックスを追加する必要がありますか?
- A. クラスター化された列ストア
- B. 非クラスタ化
- C. クラスター化
- D. 非クラスター化列ストア
正解：A
解説：
Explanation
Clustered columnstore indexes are one of the most efficient ways you can store your data in dedicated SQL pool.
Columnstore tables won't benefit a query unless the table has more than 60 million rows.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/best-practices-dedicated-sql-pool
質問 # 78
Azure SynapseAnalytics専用のSQLプールにテーブルを作成することを計画しています。
表のデータは5年間保持されます。年に一度、5年以上前のデータは削除されます。
データがパーティション間で均等に分散されていることを確認する必要があります。ソリューションでは、古いデータの削除に必要な時間を最小限に抑える必要があります。
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、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：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-table-azure-sql-data-warehouse
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/best-practices-dedicated-sql-pool
質問 # 79
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解がある場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に答えた後は、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。
あなたは、Twitter データを分析する Azure Stream Analytics ソリューションを設計しています。
10 秒ごとにツイートをカウントする必要があります。ソリューションでは、各ツイートが 1 回だけカウントされるようにする必要があります。
解決策: タンブリング ウィンドウを使用し、ウィンドウ サイズを 10 秒に設定します。
これは目標を達成していますか？
- A. はい
- B. いいえ
正解：A
解説：
Explanation
Tumbling windows are a series of fixed-sized, non-overlapping and contiguous time intervals. The following diagram illustrates a stream with a series of events and how they are mapped into 10-second tumbling windows.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumbling-window-azure-stream-analytics
質問 # 80
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：
Explanation
Box 1: Self-hosted integration runtime
A self-hosted IR is capable of running copy activity between a cloud data stores and a data store in private network.
Box 2: Schedule trigger
Schedule every 8 hours
Box 3: Copy activity
Scenario:
Customer data, including name, contact information, and loyalty number, comes from Salesforce 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.
質問 # 81
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：
質問 # 82
......
DP-203日本語試験解答問題集：https://www.jpntest.com/shiken/DP-203J-mondaishu（318問題と解答)