次の認定試験に速く合格する!
簡単に認定試験を準備し、学び、そして合格するためにすべてが必要だ。
(A)ストリーミングソースから生データをレイクハウスに取り込むジョブ
(B)タイムスタンプを人間が読める形式に解析してデータを充実させるジョブ
(C)ダッシュボードにフィードするために設計された集計データをクエリするジョブ
(D)不正な形式のレコードを削除してデータをクリーンアップするジョブ
(E)クリーンアップされていないデータを集約して標準的な要約統計を作成するジョブ
(A)データエクスプローラーのテーブルのページの権限タブを確認します
(B)テーブルの所有者を識別する方法はありません
(C)クラウド ストレージ ソリューションのテーブルのページの所有者フィールドを確認します。
(D)これらすべてのオプションはテーブルの所有者を識別するために使用できます
(E)データエクスプローラーのテーブルのページで所有者フィールドを確認します。
(A)デルタ テーブルは、データ、履歴、メタデータ、およびその他の属性を含む単一のファイルに保存されます。
(B)デルタ テーブルは、テーブル内に格納されているデータのみを含むファイルのコレクションに格納されます。
(C)デルタ テーブルは、データ、履歴、メタデータ、およびその他の属性を含むファイルのコレクションに保存されます。
(D)デルタ テーブルは、テーブル内に格納されているデータのみを含む単一のファイルに格納されます。
(E)デルタ テーブルでは、データは 1 つのファイルに保存され、すべてのメタデータは別の場所にあるファイルのコレクションに保存されます。
(A)DLT パイプラインの前のステップが静的である場合は、CREATE STREAMING LIVE TABLE を使用する必要があります。
(B)CREATE STREAMING LIVE TABLE は DLT では冗長なので、使用する必要はありません。
(C)データを増分的に処理する必要がある場合は、CREATE STREAMING LIVE TABLE を使用する必要があります。
(D)複雑な集計を通じてデータを処理する必要がある場合は、CREATE STREAMING LIVE TABLE を使用する必要があります。
(E)DLT パイプラインの後続のステップが静的である場合は、CREATE STREAMING LIVE TABLE を使用する必要があります。
(A)spark.table
(B)spark.delta.table
(C)spark.sql
(D)dbutils.sql
(E)spark.delta.sql
(A)ワークロードをスケーリングする能力
(B)ストレージの拡張性
(C)クラウド固有の統合
(D)簡素化されたガバナンス
(E)ベンダーロックインの回避
(A)期待に違反するレコードはターゲット データセットから削除され、隔離テーブルにロードされます。
(B)期待に違反するレコードはターゲット データセットから削除され、イベント ログに無効として記録されます。
(C)期待に違反するレコードはターゲット データセットに追加され、イベント ログに無効として記録されます。
(D)期待に違反するレコードはターゲット データセットに追加され、ターゲット データセットに追加されたフィールドで無効としてフラグが付けられます。
(E)期待に違反するレコードがあると、ジョブは失敗します。
(A)format("delta") を format("stream") に置き換えます。
(B)spark.read を spark.readStream に置き換えます
(C)スキーマ(schema)をオプション("maxFilesPerTrigger", 1)に置き換えます
(D)「transactions」をDeltaテーブルの場所へのパスに置き換えます
(E)予測をストリーム対応の予測関数に置き換える
(A)SQL エンドポイントのサーバーレス機能をオンにし、スポット インスタンス ポリシーを「信頼性最適化」に変更できます。
(B)SQL エンドポイントの自動停止機能をオンにできます。
(C)SQL エンドポイントの Serverless 機能をオンにできます。
(D)SQL エンドポイントのクラスター サイズを増やすことができます。
(E)SQL エンドポイントのスケーリング範囲の最大境界を増やすことができます。
(A)これらのコード行はタスクを正常に完了するのに必要ありません
(B)デルタの使用
(C)CSVの使用
(D)CSVから
(E)"path/to/csv" から
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