DP-200 문제 91
Azure Databricks에서 하루에 한 번 일괄 처리를 수행할 계획입니다.
어떤 유형의 Databricks 클러스터를 사용해야 합니까?
어떤 유형의 Databricks 클러스터를 사용해야 합니까?
DP-200 문제 92
PipelineA 및 PipelineB라는 두 개의 파이프라인이 있는 Azure 데이터 팩터리가 있습니다.
PipelineA에는 다음 전시와 같이 4가지 활동이 있습니다.
PipelineB에는 다음 전시회와 같이 두 가지 활동이 있습니다.
파이프라인과 모든 실패 유형 모두에 대해 실패한 파이프라인 실행 메트릭을 사용하는 데이터 팩터리에 대한 경고를 생성합니다. 메트릭에는 다음 설정이 있습니다.
연산자: 보다 큼
집계 유형: 합계
임계값: 2
집계 세분성(기간): 5분
평가 빈도: 5분마다
Data Factory 모니터링은 다음 표에 표시된 오류를 기록합니다.
다음 문장 각각에 대해 문장이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니오를 선택하십시오.
참고: 각 정답 선택은 1점의 가치가 있습니다.
PipelineA에는 다음 전시와 같이 4가지 활동이 있습니다.
PipelineB에는 다음 전시회와 같이 두 가지 활동이 있습니다.
파이프라인과 모든 실패 유형 모두에 대해 실패한 파이프라인 실행 메트릭을 사용하는 데이터 팩터리에 대한 경고를 생성합니다. 메트릭에는 다음 설정이 있습니다.
연산자: 보다 큼
집계 유형: 합계
임계값: 2
집계 세분성(기간): 5분
평가 빈도: 5분마다
Data Factory 모니터링은 다음 표에 표시된 오류를 기록합니다.
다음 문장 각각에 대해 문장이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니오를 선택하십시오.
참고: 각 정답 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-200 문제 93
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 둘 이상의 올바른 솔루션이 있을 수 있지만 다른 질문 세트에는 올바른 솔루션이 없을 수 있습니다.
이 시나리오에서 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
계층 구조가 있는 Azure Databricks 작업 영역을 만들 계획입니다. 작업 공간에는 다음 세 가지 워크로드가 포함됩니다.
* Python 및 SQL을 사용할 데이터 엔지니어를 위한 워크로드
* Python, Spark, Scala 및 SQL을 사용하는 노트북을 실행할 작업에 대한 워크로드
* 데이터 과학자가 Scala 및 R 엔터프라이즈 아키텍처 팀에서 임시 분석을 수행하는 데 사용할 워크로드는 Databricks 환경에 대해 다음 표준을 식별합니다.
* 데이터 엔지니어는 클러스터를 공유해야 합니다.
* 작업 클러스터는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 클러스터에 배포할 패키지된 노트북을 제공하는 요청 프로세스를 사용하여 관리됩니다.
* 모든 데이터 과학자는 120분 동안 활동이 없으면 자동으로 종료되는 자체 클러스터를 할당해야 합니다. 현재 3명의 데이터 과학자가 있습니다.
워크로드에 대한 Databrick 클러스터를 생성해야 합니다.
솔루션: 각 데이터 과학자에 대한 표준 클러스터, 데이터 엔지니어에 대한 높은 동시성 클러스터 및 작업에 대한 표준 클러스터를 생성합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
이 시나리오에서 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
계층 구조가 있는 Azure Databricks 작업 영역을 만들 계획입니다. 작업 공간에는 다음 세 가지 워크로드가 포함됩니다.
* Python 및 SQL을 사용할 데이터 엔지니어를 위한 워크로드
* Python, Spark, Scala 및 SQL을 사용하는 노트북을 실행할 작업에 대한 워크로드
* 데이터 과학자가 Scala 및 R 엔터프라이즈 아키텍처 팀에서 임시 분석을 수행하는 데 사용할 워크로드는 Databricks 환경에 대해 다음 표준을 식별합니다.
* 데이터 엔지니어는 클러스터를 공유해야 합니다.
* 작업 클러스터는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 클러스터에 배포할 패키지된 노트북을 제공하는 요청 프로세스를 사용하여 관리됩니다.
* 모든 데이터 과학자는 120분 동안 활동이 없으면 자동으로 종료되는 자체 클러스터를 할당해야 합니다. 현재 3명의 데이터 과학자가 있습니다.
워크로드에 대한 Databrick 클러스터를 생성해야 합니다.
솔루션: 각 데이터 과학자에 대한 표준 클러스터, 데이터 엔지니어에 대한 높은 동시성 클러스터 및 작업에 대한 표준 클러스터를 생성합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
DP-200 문제 94
Mechanical Workflow용 데이터 저장소 솔루션을 구축 중입니다.
Table1을 어떻게 구성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
Table1을 어떻게 구성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-200 문제 95
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 둘 이상의 올바른 솔루션이 있을 수 있지만 다른 질문 세트에는 올바른 솔루션이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
계층 6~8에 대한 설정 모니터링이 필요합니다.
무엇을 구성해야 합니까?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
계층 6~8에 대한 설정 모니터링이 필요합니다.
무엇을 구성해야 합니까?
