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QUESTION NO: 1
トレンドトピックを識別するクエリを作成する必要があります。
どのようにクエリを完了する必要がありますか？
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ことがあります。
コンテンツを表示するには、分割バーをペインの間にドラッグするかスクロールする必要が
あります。
注：それぞれの正しい選択は1つの点で価値があります。
Answer:
Explanation
From scenario: Topics are considered to be trending if they generate many mentions in a specific country during a 15-minute time frame.
Box 1: TimeStamp
Azure Stream Analytics (ASA) is a cloud service that enables real-time processing over streams of data flowing in from devices, sensors, websites and other live systems. The stream-processing logic in ASA is expressed in a SQL-like query language with some added extensions such as windowing for performing temporal calculations.
ASA is a temporal system, so every event that flows through it has a timestamp. A timestamp is assigned automatically based on the event's arrival time to the input source but you can also access a timestamp in your event payload explicitly using TIMESTAMP BY:
SELECT * FROM SensorReadings TIMESTAMP BY time
Box 2: GROUP BY
Example: Generate an output event if the temperature is above 75 for a total of 5 seconds
SELECT sensorId, MIN(temp) as temp FROM SensorReadings TIMESTAMP BY time
GROUP BY sensorId, SlidingWindow(second, 5) HAVING MIN(temp) > 75 Box 3:
SlidingWindow Windowing is a core requirement for stream processing applications to perform set-based operations like counts or aggregations over events that arrive within a specified period of time. ASA supports three types of windows: Tumbling, Hopping, and
Sliding.
With a Sliding Window, the system is asked to logically consider all possible windows of a given length and output events for cases when the content of the window actually changes - that is, when an event entered or existed the window.

QUESTION NO: 2
ソーシャルメディアデータを分析する技術要件を満たすためには、どの技術を推奨しますか
？
A. Azure Stream Analytics
B. Azure Data Lake Analytics
C. Azure Machine Learning
D. Azure HDInsight Storm clusters
Answer: A

QUESTION NO: 3
DB2を実装します。
DB1からのデータをホストするためにDB2のテーブルを設定する必要があります。
ソリューションはDB2の要件を満たしている必要があります。
どのタイプのテーブルとヒストリテーブルストレージをテーブルに使用すべきですか？
答えるには、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つの点で価値があります。
Answer:
Explanation

QUESTION NO: 4
DB1のデータ更新要件を満たすソリューションを実装する必要があります。
どの3つのアクションを順番に実行しますか？
答えるには、適切なアクションをアクションリストからアンサーエリアに移動し、正しい順
序で配置します。
Answer:
Explanation
Azure Data Factory can be used to orchestrate the execution of stored procedures. This allows more complex pipelines to be created and extends Azure Data Factory's ability to leverage the computational power of SQL Data Warehouse.
From scenario:
Relecloud has a Microsoft SQL Server database named DB1 that stores information about the advertisers.
DB1 is hosted on a Microsoft Azure virtual machine.
Relecloud identifies the following requirements for DB1:
* Data generated by the streaming analytics platform must be stored in DB1.
* The advertisers in DB1 must be stored in a table named Table1 and must be refreshed nightly.

QUESTION NO: 5
どのサービスソリューションとどのテーブルストレージソリューションをDB2にお勧めです
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：それぞれ正しい選択は1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
Box 1: Azure SQL Data Warehourse
Scenario: Relecloud plans to implement a data warehouse named DB2.
Box 2: Clustered Columnstore index
Columnstore index is a new type of index introduced in SQL Server 2012. It is a column- based non-clustered index geared toward increasing query performance for workloads that involve large amounts of data, typically found in data warehouse fact tables.
A clustered columnstore index is the physical storage for the entire table.
Scenario:
Relecloud identifies the following requirements for DB2:
DB2 must be able to store more than 40 TB of data.
References: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/indexes/columnstore- indexes-overview

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Updated: May 27, 2022