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QUESTION NO: 1
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

QUESTION NO: 2
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: 3
顧客の重要な連絡先情報を保護するために使用することを推奨するもの
A. data labels
B. column-level security
C. row-level security
D. Transparent Data Encryption (TDE)
Answer: B
Explanation
Scenario: All cloud data must be encrypted at rest and in transit.
Always Encrypted is a feature designed to protect sensitive data stored in specific database columns from access (for example, credit card numbers, national identification numbers, or data on a need to know basis).
This includes database administrators or other privileged users who are authorized to access the database to perform management tasks, but have no business need to access the particular data in the encrypted columns.
The data is always encrypted, which means the encrypted data is decrypted only for processing by client applications with access to the encryption key.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-database/sql-database-security-overview

QUESTION NO: 4
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: 5
HDInsightクラスターでSparkジョブとして実行されるデータ処理ソリューションを設計して
います。このソリューションは、小売業者のオンライン注文に関するほぼリアルタイムの情
報を提供するために使用されます。
ソリューションには、概要情報を表示する企業イントラネット上のページを含める必要があ
ります。
概要情報ページは、次の要件を満たしている必要があります。
*製品カテゴリ、価格帯、レビュー範囲ごとにグループ化された現在までの売上の概要を表
示します。
*総売上、1日前と比較した売上、1年前と比較した売上を含む売上概要情報を表示します。
*できるだけ早く新しい注文の情報を反映します。
ソリューションの設計を推奨する必要があります。
何をお勧めしますか？回答するには、回答領域で適切な構成を選択します。
Answer:
Explanation
Box 1: DataFrame
DataFrames
Best choice in most situations.
Provides query optimization through Catalyst.
Whole-stage code generation.
Direct memory access.
Low garbage collection (GC) overhead.
Not as developer-friendly as DataSets, as there are no compile-time checks or domain object programming.
Box 2: parquet
The best format for performance is parquet with snappy compression, which is the default in
Spark 2.x.
Parquet stores data in columnar format, and is highly optimized in Spark.

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Updated: May 28, 2022