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QUESTION NO: 1
CONT_SQL3のストレージを最適化する必要があります。
何をお勧めしますか？
A. データウェアハウジング
B. AlwaysOn
C. トランザクション処理
D. 一般
Answer: C
Explanation
CONT_SQL3 with the SQL Server role, 100 GB database size, Hyper-VM to be migrated to
Azure VM.
The storage should be configured to optimized storage for database OLTP workloads.
Azure SQL Database provides three basic in-memory based capabilities (built into the underlying database engine) that can contribute in a meaningful way to performance improvements:
In-Memory Online Transactional Processing (OLTP)
Clustered columnstore indexes intended primarily for Online Analytical Processing (OLAP) workloads Nonclustered columnstore indexes geared towards Hybrid Transactional/Analytical
Processing (HTAP) workloads References:
https://www.databasejournal.com/features/mssql/overview-of-in-memory-technologies-of- azure-sqldatabase.htm

QUESTION NO: 2
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しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、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。
Azure Data Lake Gen1ストレージを使用するHDInsight /
Hadoopクラスターソリューションを設計しています。
ソリューションにはPOSIX権限が必要であり、監査の診断ログを有効にします。
ストレージを最適化するソリューションを推奨する必要があります。
提案された解決策：保管されるファイルが250MBより小さいことを確認してください。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: A
Explanation
Ensure that files stored are larger, not smaller than 250MB.
You can have a separate compaction job that combines these files into larger ones.
Note: The file POSIX permissions and auditing in Data Lake Storage Gen1 comes with an overhead that becomes apparent when working with numerous small files. As a best practice, you must batch your data into larger files versus writing thousands or millions of small files to
Data Lake Storage Gen1. Avoiding small file sizes can have multiple benefits, such as:
Lowering the authentication checks across multiple files
Reduced open file connections
Faster copying/replication
Fewer files to process when updating Data Lake Storage Gen1 POSIX permissions
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-lake-store/data-lake-store-best-practices

QUESTION NO: 3
Azure Stream
Analyticsを使用して、ストリーミングソーシャルメディアデータを取り込むことを計画して
います。データはAzure Data Lake Storageのファイルに保存され、Azure SQL Data
WarehouseでAzure DatabricksとPolyBaseを使用して消費されます。
ファイルに対するDatabricksおよびPolyBaseからのクエリで発生する可能性のあるエラーが
最小限になるように、Stream
Analyticsデータ出力形式を推奨する必要があります。このソリューションでは、ファイルに
すばやくクエリを実行し、データ型情報を保持する必要があります。
何をお勧めしますか？
A. CSV
B. 寄せ木張り
C. JSON
D. アブロ
Answer: D
Explanation
The Avro format is great for data and message preservation.
Avro schema with its support for evolution is essential for making the data robust for streaming architectures like Kafka, and with the metadata that schema provides, you can reason on the data. Having a schema provides robustness in providing meta-data about the data stored in Avro records which are self-documenting the data.
References:
http://cloudurable.com/blog/avro/index.html

QUESTION NO: 4
Health Insightsデータプラットフォーム用のストレージを設計する必要があります。
どのタイプのテーブルを設計に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ます。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
Box 1: Hash-distributed tables
The new Health Insights application must be built on a massively parallel processing (MPP) architecture that will support the high performance of joins on large fact tables.
Hash-distributed tables improve query performance on large fact tables.
Box 2: Round-robin distributed tables
A round-robin distributed table distributes table rows evenly across all distributions. The assignment of rows to distributions is random.
Scenario:
ADatum identifies the following requirements for the Health Insights application:
* The new Health Insights application must be built on a massively parallel processing (MPP) architecture that will support the high performance of joins on large fact tables.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables- distribute

QUESTION NO: 5
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しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、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。
ある会社が、自動車修理工場のグループの在庫データを管理するソリューションを開発して
います。このソリューションでは、Azure SQL Data
Warehouseをデータストアとして使用します。
ショップは10日ごとにデータをアップロードします。
データ破損チェックは、データがアップロードされるたびに実行する必要があります。破損
が検出された場合、破損したデータを削除する必要があります。
アップロードプロセスとデータ破損チェックが、データウェアハウスを使用するレポートお
よび分析プロセスに影響を与えないようにする必要があります。
提案されたソリューション：データがアップロードされる前に、ユーザー定義の復元ポイン
トを作成します。データ破損チェックが完了したら、復元ポイントを削除します。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: B
Explanation
User-Defined Restore Points
This feature enables you to manually trigger snapshots to create restore points of your data warehouse before and after large modifications. This capability ensures that restore points are logically consistent, which provides additional data protection in case of any workload interruptions or user errors for quick recovery time.
Note: A data warehouse restore is a new data warehouse that is created from a restore point of an existing or deleted data warehouse. Restoring your data warehouse is an essential part of any business continuity and disaster recovery strategy because it re-creates your data after accidental corruption or deletion.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/backup-and-restore

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Updated: May 28, 2022