DP-203-KR 문제 116
매핑 데이터 흐름을 포함할 Azure Data Factory 파이프라인을 만들 계획입니다.
중첩 배열이 있는 개체를 포함하는 JSON 데이터가 있습니다.
JSON 형식의 데이터를 테이블 형식 데이터 세트로 변환해야 합니다. 데이터 세트에는 배열의 각 항목에 대해 하나의 견인이 있어야 합니다.
매핑 데이터 흐름에서 어떤 변환 방법을 사용해야 합니까?
중첩 배열이 있는 개체를 포함하는 JSON 데이터가 있습니다.
JSON 형식의 데이터를 테이블 형식 데이터 세트로 변환해야 합니다. 데이터 세트에는 배열의 각 항목에 대해 하나의 견인이 있어야 합니다.
매핑 데이터 흐름에서 어떤 변환 방법을 사용해야 합니까?
DP-203-KR 문제 117
Azure Data Lake Gen2 저장소 계정을 구현할 계획입니다.
기본 Azure 지역에서 데이터 센터에 장애가 발생해도 데이터 레이크를 계속 사용할 수 있는지 확인해야 합니다.
솔루션은 비용을 최소화해야 합니다.
스토리지 계정에 어떤 유형의 복제를 사용해야 합니까?
기본 Azure 지역에서 데이터 센터에 장애가 발생해도 데이터 레이크를 계속 사용할 수 있는지 확인해야 합니다.
솔루션은 비용을 최소화해야 합니다.
스토리지 계정에 어떤 유형의 복제를 사용해야 합니까?
DP-203-KR 문제 118
Azure databricks를 사용하여 Purchases라는 데이터 세트를 개발할 계획입니다. Purchases에는 다음 열이 포함됩니다.
* 제품 ID
* 아이템 가격
* lineTotal
* 수량
* StorelD
* 분
* 월
* 시간
* 년도
* 낮
StoreID마다 달라지는 시간별 증분 로드 파이프라인을 지원하려면 데이터를 저장해야 합니다. 솔루션은 스토리지 비용을 최소화해야 합니다. 라이드를 어떻게 완료해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
* 제품 ID
* 아이템 가격
* lineTotal
* 수량
* StorelD
* 분
* 월
* 시간
* 년도
* 낮
StoreID마다 달라지는 시간별 증분 로드 파이프라인을 지원하려면 데이터를 저장해야 합니다. 솔루션은 스토리지 비용을 최소화해야 합니다. 라이드를 어떻게 완료해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-203-KR 문제 119
Azure Data Factory를 사용하여 Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀에서 쿼리할 데이터를 준비합니다.
파일은 초기에 10개의 작은 JSON 파일로 Azure Data Lake Storage Gen2 계정에 수집됩니다. 각 파일에는 동일한 데이터 속성과 회사 자회사의 데이터가 포함되어 있습니다.
파일을 다른 폴더로 이동하고 다음 요구 사항을 충족하도록 데이터를 변환해야 합니다.
가능한 가장 빠른 쿼리 시간을 제공합니다.
기본 파일에서 스키마를 자동으로 유추합니다.
Data Factory 복사 작업을 어떻게 구성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
파일은 초기에 10개의 작은 JSON 파일로 Azure Data Lake Storage Gen2 계정에 수집됩니다. 각 파일에는 동일한 데이터 속성과 회사 자회사의 데이터가 포함되어 있습니다.
파일을 다른 폴더로 이동하고 다음 요구 사항을 충족하도록 데이터를 변환해야 합니다.
가능한 가장 빠른 쿼리 시간을 제공합니다.
기본 파일에서 스키마를 자동으로 유추합니다.
Data Factory 복사 작업을 어떻게 구성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-203-KR 문제 120
Table1이라는 테이블이 포함된 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀이 있습니다.
수집되어 container1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에 로드되는 파일이 있습니다.
파일의 데이터를 table1 및 container1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에 삽입할 계획입니다.
파일의 데이터를 Table1에 삽입하고 데이터를 변환할 계획입니다. 파일의 각 데이터 행은 Table1의 제공 계층에서 하나의 행을 생성합니다.
소스 데이터 파일이 container1에 로드될 때 DateTime이 Table1에 추가 열로 저장되는지 확인해야 합니다.
솔루션: 전용 SQL 풀을 사용하여 추가 DateTime 열이 있는 외부 테이블을 생성합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
수집되어 container1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에 로드되는 파일이 있습니다.
파일의 데이터를 table1 및 container1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에 삽입할 계획입니다.
파일의 데이터를 Table1에 삽입하고 데이터를 변환할 계획입니다. 파일의 각 데이터 행은 Table1의 제공 계층에서 하나의 행을 생성합니다.
소스 데이터 파일이 container1에 로드될 때 DateTime이 Table1에 추가 열로 저장되는지 확인해야 합니다.
솔루션: 전용 SQL 풀을 사용하여 추가 DateTime 열이 있는 외부 테이블을 생성합니다.
이것이 목표를 달성합니까?