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사용자가 Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀에서 Azure Data Lake Storage Gen2 계정의 특정 파일을 쿼리할 수 있도록 솔루션을 빌드해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
참고: 하나 이상의 답변 선택 순서가 정확합니다. 선택한 올바른 주문에 대해 크레딧을 받게 됩니다.

정답:

Explanation:

Step 1: Create an external data source
You can create external tables in Synapse SQL pools via the following steps:
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE to reference an external Azure storage and specify the credential that should be used to access the storage.
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT to describe format of CSV or Parquet files.
CREATE EXTERNAL TABLE on top of the files placed on the data source with the same file format.
Step 2: Create an external file format object
Creating an external file format is a prerequisite for creating an external table.
Step 3: Create an external table
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/develop-tables-external-tables

Azure Event Hubs에서 받은 다음 Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너로 수집된 데이터를 처리하는 Azure Data Factory 솔루션을 빌드하고 있습니다.
데이터는 장치에서 JSON 파일로 5분마다 수집됩니다. 파일에는 다음 이름 지정 패턴이 있습니다.
/{deviceType}/in/{YYYY}/{MM}/{DD}/{HH}/{deviceID}_{YYYY}{MM}{DD}HH}{mm}.json 데이터를 준비해야 합니다. deviceType당 시간당 하나의 데이터 세트가 있도록 데이터를 일괄 처리합니다. 솔루션은 읽기 시간을 최소화해야 합니다.
복사 활동을 위해 싱크를 어떻게 구성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

정답:

Explanation:
Box 1: @trigger().startTime
startTime: A date-time value. For basic schedules, the value of the startTime property applies to the first occurrence. For complex schedules, the trigger starts no sooner than the specified startTime value.
Box 2: /{YYYY}/{MM}/{DD}/{HH}_{deviceType}.json
One dataset per hour per deviceType.
Box 3: Flatten hierarchy
- FlattenHierarchy: All files from the source folder are in the first level of the target folder. The target files have autogenerated names.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-pipeline-execution-triggers
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-file-system

Azure Databricks 리소스가 있습니다.
Databricks 리소스에 대한 컴퓨팅 변경과 관련된 작업을 기록해야 합니다.
어떤 Databricks 서비스를 로깅해야 합니까?

• A.clusters
• B.DBFS
• C.SSHE jobs
• D.workspace

Pcol1이라는 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀이 있습니다. Pool1에는 tablet이라는 테이블이 있습니다. table1에 5TB의 데이터를 로드합니다.
table1에 대해 열 저장소 압축이 최대화되었는지 확인해야 합니다.
어떤 문장을 실행해야 할까요?

• A.DBCC DBREINOEX (table)
• B.ALTER INDEX ALL on table REORGANIZE
• C.ALTER INDEX ALL on table REBUILD
• D.DBCC IIDEXDEFRAG (pool1, table1)

게임 데이터를 검색하기 위해 Azure Stream Analytics 작업을 빌드하고 있습니다.
작업이 각 게임의 각 5분 시간 간격에 대해 가장 높은 득점 레코드를 반환하는지 확인해야 합니다.
Stream Analytics 쿼리를 어떻게 완료해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

정답:

Explanation:
Box 1: TopOne OVER(PARTITION BY Game ORDER BY Score Desc)
TopOne returns the top-rank record, where rank defines the ranking position of the event in the window according to the specified ordering. Ordering/ranking is based on event columns and can be specified in ORDER BY clause.
Box 2: Hopping(minute,5)
Hopping window functions hop forward in time by a fixed period. It may be easy to think of them as Tumbling windows that can overlap and be emitted more often than the window size. Events can belong to more than one Hopping window result set. To make a Hopping window the same as a Tumbling window, specify the hop size to be the same as the window size.

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/topone-azure-stream-analytics
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions