DP-203 Deutsch 無料問題集「Microsoft Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203 Deutsch Version)」
Sie verfügen über einen Azure Synapse Analytics-Arbeitsbereich.
Sie planen, eine Lake-Datenbank mithilfe einer Datenbankvorlage in Azure Synapse bereitzustellen.
Welche beiden Elemente waren in der Vorlage enthalten? Jede richtige Antwort stellt einen Teil der Lösung dar.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert
Sie planen, eine Lake-Datenbank mithilfe einer Datenbankvorlage in Azure Synapse bereitzustellen.
Welche beiden Elemente waren in der Vorlage enthalten? Jede richtige Antwort stellt einen Teil der Lösung dar.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert
正解：D、E
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Sie verfügen über ein Azure-Abonnement, das die in der folgenden Tabelle aufgeführten Ressourcen enthält.
Sie müssen die Parquet-Dateien mithilfe von Pipeline1 von Speicher1 in SQL1 aufnehmen. Die Lösung muss folgende Anforderungen erfüllen:
* Komplexität minimieren.
* Stellen Sie sicher, dass zusätzliche Spalten in den Dateien als Zeichenfolgen verarbeitet werden.
* Stellen Sie sicher, dass Dateien, die zusätzliche Spalten enthalten, erfolgreich verarbeitet werden.
Wie sollten Sie Pipeline1 konfigurieren? Um zu antworten, wählen Sie im Antwortbereich die entsprechenden Optionen aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
Sie müssen die Parquet-Dateien mithilfe von Pipeline1 von Speicher1 in SQL1 aufnehmen. Die Lösung muss folgende Anforderungen erfüllen:
* Komplexität minimieren.
* Stellen Sie sicher, dass zusätzliche Spalten in den Dateien als Zeichenfolgen verarbeitet werden.
* Stellen Sie sicher, dass Dateien, die zusätzliche Spalten enthalten, erfolgreich verarbeitet werden.
Wie sollten Sie Pipeline1 konfigurieren? Um zu antworten, wählen Sie im Antwortbereich die entsprechenden Optionen aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
正解：
Explanation:
Sie verwenden Azure Data Factory, um Daten für die Abfrage durch serverlose SQL-Pools von Azure Synapse Analytics vorzubereiten.
Dateien werden zunächst als 10 kleine JSON-Dateien in ein Azure Data Lake Storage Gen2-Konto aufgenommen. Jede Datei enthält dieselben Datenattribute und Daten einer Tochtergesellschaft Ihres Unternehmens.
Sie müssen die Dateien in einen anderen Ordner verschieben und die Daten umwandeln, um die folgenden Anforderungen zu erfüllen:
* Stellen Sie die schnellstmöglichen Abfragezeiten bereit.
* Leiten Sie das Schema automatisch aus den zugrunde liegenden Dateien ab.
Wie sollten Sie die Data Factory-Kopieraktivität konfigurieren? Um zu antworten, wählen Sie im Antwortbereich die entsprechenden Optionen aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
Dateien werden zunächst als 10 kleine JSON-Dateien in ein Azure Data Lake Storage Gen2-Konto aufgenommen. Jede Datei enthält dieselben Datenattribute und Daten einer Tochtergesellschaft Ihres Unternehmens.
Sie müssen die Dateien in einen anderen Ordner verschieben und die Daten umwandeln, um die folgenden Anforderungen zu erfüllen:
* Stellen Sie die schnellstmöglichen Abfragezeiten bereit.
* Leiten Sie das Schema automatisch aus den zugrunde liegenden Dateien ab.
Wie sollten Sie die Data Factory-Kopieraktivität konfigurieren? Um zu antworten, wählen Sie im Antwortbereich die entsprechenden Optionen aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
正解：
Explanation:
Box 1: Preserver herarchy
Compared to the flat namespace on Blob storage, the hierarchical namespace greatly improves the performance of directory management operations, which improves overall job performance.
Box 2: Parquet
Azure Data Factory parquet format is supported for Azure Data Lake Storage Gen2.
Parquet supports the schema property.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-introduction
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/format-parquet
Sie müssen eine partitionierte Tabelle in einem dedizierten SQL-Pool von Azure Synapse Analytics erstellen.
Wie sollten Sie die Transact-SQL-Anweisung vervollständigen? Um zu antworten, ziehen Sie die entsprechenden Werte auf die richtigen Ziele. Jeder Wert kann einmal, mehrmals oder überhaupt nicht verwendet werden. Möglicherweise müssen Sie die Trennleiste zwischen den Fenstern ziehen oder scrollen, um den Inhalt anzuzeigen.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
Wie sollten Sie die Transact-SQL-Anweisung vervollständigen? Um zu antworten, ziehen Sie die entsprechenden Werte auf die richtigen Ziele. Jeder Wert kann einmal, mehrmals oder überhaupt nicht verwendet werden. Möglicherweise müssen Sie die Trennleiste zwischen den Fenstern ziehen oder scrollen, um den Inhalt anzuzeigen.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
正解：
Explanation:
Box 1: DISTRIBUTION
Table distribution options include DISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name ), assigns each row to one distribution by hashing the value stored in distribution_column_name.
Box 2: PARTITION
Table partition options. Syntax:
PARTITION ( partition_column_name RANGE [ LEFT | RIGHT ] FOR VALUES ( [ boundary_value [,...n] ] )) Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-table-azure-sql-data-warehouse?
Sie konfigurieren die Überwachung für eine Microsoft Azure SQL Data Warehouse-Implementierung. Die Implementierung verwendet PolyBase, um Daten aus CSV-Dateien (Comma-Separated Value), die in Azure Data Lake Gen 2 gespeichert sind, mithilfe einer externen Tabelle zu laden.
Dateien mit einem ungültigen Schema führen zu Fehlern.
Sie müssen auf einen ungültigen Schemafehler achten.
Welchen Fehler sollten Sie überwachen?
Dateien mit einem ungültigen Schema führen zu Fehlern.
Sie müssen auf einen ungültigen Schemafehler achten.
Welchen Fehler sollten Sie überwachen?
正解：B
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解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die dasselbe Szenario darstellen. Jede Frage in der Reihe enthält eine einzigartige Lösung, die die angegebenen Ziele erreichen könnte. Für einige Fragensätze gibt es möglicherweise mehr als eine richtige Lösung, während für andere möglicherweise keine richtige Lösung vorhanden ist.
Nachdem Sie eine Frage in diesem Abschnitt beantwortet haben, können Sie NICHT mehr darauf zurückkommen. Daher werden diese Fragen nicht im Überprüfungsbildschirm angezeigt.
Sie planen, einen Azure Databricks-Arbeitsbereich mit einer mehrstufigen Struktur zu erstellen. Der Arbeitsbereich enthält die folgenden drei Workloads:
* Eine Arbeitsbelastung für Dateningenieure, die Python und SQL verwenden.
* Eine Arbeitslast für Jobs, die Notebooks ausführen, die Python, Scala und SOL verwenden.
* Eine Arbeitslast, mit der Datenwissenschaftler Ad-hoc-Analysen in Scala und R durchführen.
Das Unternehmensarchitekturteam Ihres Unternehmens identifiziert die folgenden Standards für Databricks-Umgebungen:
* Die Dateningenieure müssen sich einen Cluster teilen.
* Der Job-Cluster wird mithilfe eines Anforderungsprozesses verwaltet, bei dem Datenwissenschaftler und Dateningenieure gepackte Notebooks für die Bereitstellung im Cluster bereitstellen.
* Allen Datenwissenschaftlern muss ein eigener Cluster zugewiesen werden, der nach 120 Minuten Inaktivität automatisch beendet wird. Derzeit gibt es drei Datenwissenschaftler.
Sie müssen die Databricks-Cluster für die Arbeitslasten erstellen.
Lösung: Sie erstellen einen High-Concurrency-Cluster für jeden Datenwissenschaftler, einen High-Concurrency-Cluster für die Dateningenieure und einen Standard-Cluster für die Jobs.
Erfüllt dies das Ziel?
Nachdem Sie eine Frage in diesem Abschnitt beantwortet haben, können Sie NICHT mehr darauf zurückkommen. Daher werden diese Fragen nicht im Überprüfungsbildschirm angezeigt.
Sie planen, einen Azure Databricks-Arbeitsbereich mit einer mehrstufigen Struktur zu erstellen. Der Arbeitsbereich enthält die folgenden drei Workloads:
* Eine Arbeitsbelastung für Dateningenieure, die Python und SQL verwenden.
* Eine Arbeitslast für Jobs, die Notebooks ausführen, die Python, Scala und SOL verwenden.
* Eine Arbeitslast, mit der Datenwissenschaftler Ad-hoc-Analysen in Scala und R durchführen.
Das Unternehmensarchitekturteam Ihres Unternehmens identifiziert die folgenden Standards für Databricks-Umgebungen:
* Die Dateningenieure müssen sich einen Cluster teilen.
* Der Job-Cluster wird mithilfe eines Anforderungsprozesses verwaltet, bei dem Datenwissenschaftler und Dateningenieure gepackte Notebooks für die Bereitstellung im Cluster bereitstellen.
* Allen Datenwissenschaftlern muss ein eigener Cluster zugewiesen werden, der nach 120 Minuten Inaktivität automatisch beendet wird. Derzeit gibt es drei Datenwissenschaftler.
Sie müssen die Databricks-Cluster für die Arbeitslasten erstellen.
Lösung: Sie erstellen einen High-Concurrency-Cluster für jeden Datenwissenschaftler, einen High-Concurrency-Cluster für die Dateningenieure und einen Standard-Cluster für die Jobs.
Erfüllt dies das Ziel?
正解：A
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解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
Sie erstellen einen Datenfluss in Azure Data Factory, der Daten in eine Tabelle in einem dedizierten Azure Synapse Analytics-SQL-Pool einfügt.
Sie müssen dem Datenfluss eine Transformation hinzufügen. Die Transformation muss eine Logik angeben, die angibt, wann eine Zeile aus den Eingabedaten in die Senke eingefügt werden muss.
Welche Art von Transformation sollten Sie dem Datenfluss hinzufügen?
Sie müssen dem Datenfluss eine Transformation hinzufügen. Die Transformation muss eine Logik angeben, die angibt, wann eine Zeile aus den Eingabedaten in die Senke eingefügt werden muss.
Welche Art von Transformation sollten Sie dem Datenfluss hinzufügen?
正解：B
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解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
Sie entwerfen ein Sternschema für einen Datensatz, der Datensätze von Online-Bestellungen enthält. Jeder Datensatz enthält ein Bestelldatum, ein Fälligkeitsdatum der Bestellung und ein Versanddatum der Bestellung.
Sie müssen sicherstellen, dass das Design die schnellsten Abfragezeiten der Datensätze bietet, wenn Sie beliebige Datumsbereiche abfragen und nach Geschäftskalenderattributen aggregieren.
Welche zwei Aktionen sollten Sie durchführen? Jede richtige Antwort stellt einen Teil der Lösung dar.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
Sie müssen sicherstellen, dass das Design die schnellsten Abfragezeiten der Datensätze bietet, wenn Sie beliebige Datumsbereiche abfragen und nach Geschäftskalenderattributen aggregieren.
Welche zwei Aktionen sollten Sie durchführen? Jede richtige Antwort stellt einen Teil der Lösung dar.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
正解：C、E
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Sie müssen die Partitionen für die Produktverkaufstransaktionen entwerfen. Die Lösung muss die Anforderungen an den Verkaufstransaktionsdatensatz erfüllen.
Was sollten Sie in die Lösung einbeziehen? Um zu antworten, wählen Sie im Antwortbereich die entsprechenden Optionen aus.
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Was sollten Sie in die Lösung einbeziehen? Um zu antworten, wählen Sie im Antwortbereich die entsprechenden Optionen aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
正解：
Explanation:
Box 1: Sales date
Scenario: Contoso requirements for data integration include:
Partition data that contains sales transaction records. Partitions must be designed to provide efficient loads by month. Boundary values must belong to the partition on the right.
Box 2: An Azure Synapse Analytics Dedicated SQL pool
Scenario: Contoso requirements for data integration include:
Ensure that data storage costs and performance are predictable.
The size of a dedicated SQL pool (formerly SQL DW) is determined by Data Warehousing Units (DWU).
Dedicated SQL pool (formerly SQL DW) stores data in relational tables with columnar storage. This format significantly reduces the data storage costs, and improves query performance.
Synapse analytics dedicated sql pool
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-overview- what-is
In Azure Data Factory verfügen Sie über einen Zeitplanauslöser, der in Pacific Time geplant ist.
Bei Pacific Time gilt die Sommerzeit.
Der Trigger verfügt über die folgende JSON-Datei.
Verwenden Sie die Dropdown-Menüs, um die Antwortmöglichkeit auszuwählen, die jede Aussage basierend auf den präsentierten Informationen vervollständigt.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
Bei Pacific Time gilt die Sommerzeit.
Der Trigger verfügt über die folgende JSON-Datei.
Verwenden Sie die Dropdown-Menüs, um die Antwortmöglichkeit auszuwählen, die jede Aussage basierend auf den präsentierten Informationen vervollständigt.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.
正解：
Explanation:
