DP-203 문제 136
Azure Data Lake Storage Gen 2 계정을 사용하여 요금소에서 페타바이트 규모의 번호판 사진을 저장하는 애플리케이션을 설계하고 있습니다. 계정은 ZRS(영역 중복 저장소)를 사용합니다.
다음 사용 패턴을 식별합니다.
* 데이터 생성 후 처음 30일 동안은 하루에 여러 번 데이터에 액세스합니다. 데이터는 99.9%의 가용성 SU를 충족해야 합니다.
* 90일 이후에는 데이터에 자주 액세스하지 않지만 30초 이내에 사용할 수 있어야 합니다.
* 365일 이후에는 데이터에 자주 액세스하지 않지만 5분 이내에 사용할 수 있어야 합니다.
다음 사용 패턴을 식별합니다.
* 데이터 생성 후 처음 30일 동안은 하루에 여러 번 데이터에 액세스합니다. 데이터는 99.9%의 가용성 SU를 충족해야 합니다.
* 90일 이후에는 데이터에 자주 액세스하지 않지만 30초 이내에 사용할 수 있어야 합니다.
* 365일 이후에는 데이터에 자주 액세스하지 않지만 5분 이내에 사용할 수 있어야 합니다.
DP-203 문제 137
Azure 데이터 팩터리가 있습니다.
파이프라인 실행 데이터가 120일 동안 유지되도록 해야 합니다. 솔루션은 Kusto 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있는지 확인해야 합니다.
어떤 4가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
참고: 둘 이상의 답변 선택 순서가 맞습니다. 선택한 올바른 주문에 대해 크레딧을 받게 됩니다.
파이프라인 실행 데이터가 120일 동안 유지되도록 해야 합니다. 솔루션은 Kusto 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있는지 확인해야 합니다.
어떤 4가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
참고: 둘 이상의 답변 선택 순서가 맞습니다. 선택한 올바른 주문에 대해 크레딧을 받게 됩니다.
DP-203 문제 138
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 구조가 있는 Azure Databricks 작업 영역을 만들 계획입니다. 작업 공간에는 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 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 Databricks 클러스터를 만들어야 합니다.
솔루션: 각 데이터 과학자에 대한 표준 클러스터, 데이터 엔지니어에 대한 높은 동시성 클러스터 및 작업에 대한 높은 동시성 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 공간에는 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 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 Databricks 클러스터를 만들어야 합니다.
솔루션: 각 데이터 과학자에 대한 표준 클러스터, 데이터 엔지니어에 대한 높은 동시성 클러스터 및 작업에 대한 높은 동시성 클러스터를 만듭니다.
이것이 목표를 달성합니까?
DP-203 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 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.
100GB의 파일이 포함된 Azure Storage 계정이 있습니다. 파일에는 텍스트와 숫자 값이 포함되어 있습니다.
행의 75%는 평균 길이가 1.1MB인 설명 데이터를 포함합니다.
Azure Synapse Analytics의 스토리지 계정에서 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스로 데이터를 복사할 계획입니다.
데이터가 빠르게 복사되도록 파일을 준비해야 합니다.
솔루션: 파일을 구분된 압축 텍스트 파일로 변환합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
이 시나리오에서 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
100GB의 파일이 포함된 Azure Storage 계정이 있습니다. 파일에는 텍스트와 숫자 값이 포함되어 있습니다.
행의 75%는 평균 길이가 1.1MB인 설명 데이터를 포함합니다.
Azure Synapse Analytics의 스토리지 계정에서 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스로 데이터를 복사할 계획입니다.
데이터가 빠르게 복사되도록 파일을 준비해야 합니다.
솔루션: 파일을 구분된 압축 텍스트 파일로 변환합니다.
이것이 목표를 달성합니까?
DP-203 문제 140
Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀에서 테이블을 만들 계획입니다.
표의 데이터는 5년 동안 보관됩니다. 1년에 한 번, 5년이 지난 데이터는 삭제됩니다.
데이터가 파티션에 고르게 분포되어 있는지 확인해야 합니다. 솔루션은 오래된 데이터를 삭제하는 데 필요한 시간을 최소화해야 합니다.
Transact-SQL 문을 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 적절한 값을 올바른 대상으로 드래그하십시오. 각 값은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
표의 데이터는 5년 동안 보관됩니다. 1년에 한 번, 5년이 지난 데이터는 삭제됩니다.
데이터가 파티션에 고르게 분포되어 있는지 확인해야 합니다. 솔루션은 오래된 데이터를 삭제하는 데 필요한 시간을 최소화해야 합니다.
Transact-SQL 문을 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 적절한 값을 올바른 대상으로 드래그하십시오. 각 값은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
