DP-203-KR 문제 146
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 147
Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너의 폴더 구조를 디자인하고 있습니다.
사용자는 Azure Databricks 및 Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀을 비롯한 다양한 서비스를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 데이터는 주제별로 보호됩니다. 대부분의 쿼리에는 현재 연도 또는 현재 달의 데이터가 포함됩니다.
빠른 쿼리와 단순화된 폴더 보안을 지원하려면 어떤 폴더 구조를 권장해야 합니까?
사용자는 Azure Databricks 및 Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀을 비롯한 다양한 서비스를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 데이터는 주제별로 보호됩니다. 대부분의 쿼리에는 현재 연도 또는 현재 달의 데이터가 포함됩니다.
빠른 쿼리와 단순화된 폴더 보안을 지원하려면 어떤 폴더 구조를 권장해야 합니까?
DP-203-KR 문제 148
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.
Table1이라는 테이블이 포함된 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀이 있습니다.
수집되어 container1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에 로드되는 파일이 있습니다.
container1에 있는 파일의 데이터를 Table1에 삽입하고 데이터 a를 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?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Table1이라는 테이블이 포함된 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀이 있습니다.
수집되어 container1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에 로드되는 파일이 있습니다.
container1에 있는 파일의 데이터를 Table1에 삽입하고 데이터 a를 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?
DP-203-KR 문제 149
JSON 형식 데이터를 수집할 Azure Databricks에서 Apache Spark 작업을 만들고 있습니다.
중첩된 JSON 문자열을 여러 행을 포함하는 DataFrame으로 변환해야 합니다.
어떤 Spark SQL 함수를 사용해야 합니까?
중첩된 JSON 문자열을 여러 행을 포함하는 DataFrame으로 변환해야 합니다.
어떤 Spark SQL 함수를 사용해야 합니까?
DP-203-KR 문제 150
사용자 정의 로컬 프로세스를 실행하는 Azure Databricks 클러스터를 디자인하고 있습니다. 다음 요구 사항을 충족하는 클러스터 구성을 권장해야 합니다.
* 쿼리 대기 시간을 최소화합니다.
* 동시에 클러스터에서 대기열을 실행할 수 있는 사용자 수 최대화 다른 요구 사항을 손상시키지 않으면서 전체 비용 절감 어떤 클러스터 유형을 권장해야 합니까?
* 쿼리 대기 시간을 최소화합니다.
* 동시에 클러스터에서 대기열을 실행할 수 있는 사용자 수 최대화 다른 요구 사항을 손상시키지 않으면서 전체 비용 절감 어떤 클러스터 유형을 권장해야 합니까?


