DP-203-KR 문제 136
Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀에서 인벤토리 업데이트 테이블을 디자인하고 있습니다. 테이블에는 클러스터형 columnstore 인덱스가 있으며 다음 열이 포함됩니다.
다음 사용 패턴을 식별합니다.
분석가는 가장 일반적으로 창고의 트랜잭션을 분석합니다.
검색어는 제품 범주 유형, 날짜 및/또는 재고 이벤트 유형별로 요약됩니다.
쿼리 시간을 최소화하려면 테이블에 대한 파티션 전략을 권장해야 합니다.
어떤 열에서 테이블을 분할해야 합니까?
다음 사용 패턴을 식별합니다.
분석가는 가장 일반적으로 창고의 트랜잭션을 분석합니다.
검색어는 제품 범주 유형, 날짜 및/또는 재고 이벤트 유형별로 요약됩니다.
쿼리 시간을 최소화하려면 테이블에 대한 파티션 전략을 권장해야 합니다.
어떤 열에서 테이블을 분할해야 합니까?
DP-203-KR 문제 137
Azure Repos Git 통합으로 구성된 Azure Data Factory가 있습니다. 협업 분기와 게시 분기는 기본값으로 설정됩니다.
파이프라인 1이라는 파이프라인이 있습니다.
기능 1이라는 분기에 파이프라인1의 새 버전을 빌드합니다.
Data Factory Studio에서 게시를 선택합니다.
빌드할 분기의 소스 코드와 ARM(Azure Resource Manager) 템플릿의 출력을 포함할 분기는 무엇입니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
파이프라인 1이라는 파이프라인이 있습니다.
기능 1이라는 분기에 파이프라인1의 새 버전을 빌드합니다.
Data Factory Studio에서 게시를 선택합니다.
빌드할 분기의 소스 코드와 ARM(Azure Resource Manager) 템플릿의 출력을 포함할 분기는 무엇입니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
DP-203-KR 문제 138
Azure Synapse Analytics 전용 SQL Pod가 있습니다.
전용 SQL 풀에서 저장 프로시저를 실행할 파이프라인을 생성하고 반환된 결과 집합을 입력(또는 다운스트림 활동)으로 사용해야 합니다. 솔루션은 개발 노력을 최소화해야 합니다.
파이프라인에서 사용해야 하는 활동 유형은 무엇입니까?
전용 SQL 풀에서 저장 프로시저를 실행할 파이프라인을 생성하고 반환된 결과 집합을 입력(또는 다운스트림 활동)으로 사용해야 합니다. 솔루션은 개발 노력을 최소화해야 합니다.
파이프라인에서 사용해야 하는 활동 유형은 무엇입니까?
DP-203-KR 문제 139
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 하나 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 구조가 있는 Azure Databricks 작업 영역을 만들 계획입니다. 작업 영역에는 다음 세 가지 워크로드가 포함됩니다.
Python 및 SQL을 사용할 데이터 엔지니어를 위한 워크로드입니다.
Python, Scala 및 SOL을 사용하는 노트북을 실행할 작업에 대한 워크로드입니다.
데이터 과학자가 Scala 및 R에서 임시 분석을 수행하는 데 사용할 워크로드입니다.
회사의 엔터프라이즈 아키텍처 팀은 Databricks 환경에 대해 다음 표준을 식별합니다.
데이터 엔지니어는 클러스터를 공유해야 합니다.
작업 클러스터는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 클러스터에 배포할 패키지 노트북을 제공하는 요청 프로세스를 사용하여 관리됩니다.
모든 데이터 과학자에게는 120분 동안 활동이 없으면 자동으로 종료되는 자체 클러스터가 할당되어야 합니다. 현재 세 명의 데이터 과학자가 있습니다.
워크로드에 대한 Databricks 클러스터를 만들어야 합니다.
솔루션: 각 데이터 과학자를 위한 표준 클러스터, 데이터 엔지니어를 위한 높은 동시성 클러스터 및 작업을 위한 표준 클러스터를 만듭니다.
이것이 목표를 달성합니까?
이 섹션의 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 영역에는 다음 세 가지 워크로드가 포함됩니다.
Python 및 SQL을 사용할 데이터 엔지니어를 위한 워크로드입니다.
Python, Scala 및 SOL을 사용하는 노트북을 실행할 작업에 대한 워크로드입니다.
데이터 과학자가 Scala 및 R에서 임시 분석을 수행하는 데 사용할 워크로드입니다.
회사의 엔터프라이즈 아키텍처 팀은 Databricks 환경에 대해 다음 표준을 식별합니다.
데이터 엔지니어는 클러스터를 공유해야 합니다.
작업 클러스터는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 클러스터에 배포할 패키지 노트북을 제공하는 요청 프로세스를 사용하여 관리됩니다.
모든 데이터 과학자에게는 120분 동안 활동이 없으면 자동으로 종료되는 자체 클러스터가 할당되어야 합니다. 현재 세 명의 데이터 과학자가 있습니다.
워크로드에 대한 Databricks 클러스터를 만들어야 합니다.
솔루션: 각 데이터 과학자를 위한 표준 클러스터, 데이터 엔지니어를 위한 높은 동시성 클러스터 및 작업을 위한 표준 클러스터를 만듭니다.
이것이 목표를 달성합니까?
DP-203-KR 문제 140
제품 카탈로그 파일에서 참조 데이터를 쿼리하는 Azure Stream Analytics 작업을 빌드하고 있습니다. 파일은 매일 업데이트됩니다.
파일에 대한 참조 데이터 입력 세부사항은 입력 전시회에 표시됩니다. (입력 탭을 클릭합니다.)
저장소 계정 컨테이너 보기는 Refdata 전시회에 표시됩니다. (Refdata 탭을 클릭합니다.)
새 참조 데이터를 선택하도록 Stream Analytics 작업을 구성해야 합니다.
무엇을 구성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
파일에 대한 참조 데이터 입력 세부사항은 입력 전시회에 표시됩니다. (입력 탭을 클릭합니다.)
저장소 계정 컨테이너 보기는 Refdata 전시회에 표시됩니다. (Refdata 탭을 클릭합니다.)
새 참조 데이터를 선택하도록 Stream Analytics 작업을 구성해야 합니다.
무엇을 구성해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
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