Dataflow1이라는 매핑 데이터 흐름을 포함할 Azure Synapse Analytics 파이프라인을 개발 중입니다. Dataflow1은 외부 소스에서 고객 데이터를 읽고 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀의 DimCustomer1이라는 테이블에 데이터를 로드할 때 유형 1 SCO(천천히 변경되는 차원)를 사용합니다.
Dataflow1이 다음 작업을 수행할 수 있는지 확인해야 합니다.
* DimCustomer 테이블에서 특정 고객의 데이터가 변경되었는지 감지합니다.
* DimCustomer 테이블에 upsert를 수행합니다.
각 작업에 어떤 유형의 변환을 사용해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오. 참고; 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.

Azure Data Factory에서 파일을 출력해야 합니다.
각 출력 유형에 어떤 파일 형식을 사용해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.

Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀을 디자인하고 있습니다.
그룹은 다음 표에 표시된 대로 풀의 중요한 데이터에 액세스할 수 있습니다.

민감한 데이터에 대한 정책이 있습니다.
ㅏ. 정책은 다음 표에 표시된 것처럼 지역에 따라 다릅니다.

각 지역에 대한 환자 테이블이 있습니다. 테이블에는 다음과 같은 잠재적으로 민감한 열이 포함되어 있습니다.

규정 준수를 유지하기 위해 동적 데이터 마스킹을 설계하고 있습니다.
다음 각 진술에 대해 해당 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.

매일 200,000개의 새 파일을 생성하는 Azure Storage 계정이 있습니다. 파일 이름의 형식은 {YYYY}/{MM}/{DD}/{HH}/{CustomerID}.csv입니다.
한 시간에 한 번씩 스토리지 계정에서 Azure Data Lake로 새 데이터를 로드하는 Azure Data Factory 솔루션을 설계해야 합니다. 솔루션은 로드 시간과 비용을 최소화해야 합니다.
솔루션을 어떻게 구성해야 합니까? 답변하려면 답변에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.

매일 200,000개의 새 파일을 생성하는 Azure Storage 계정이 있습니다. 파일 이름의 형식은 다음과 같습니다.
{YYYY}/{MM}/{DD}/{HH}/{고객ID}.csv.
한 시간에 한 번씩 스토리지 계정에서 Azure Data Lake로 새 데이터를 로드하는 Azure Data Factory 솔루션을 설계해야 합니다. 솔루션은 로드 시간과 비용을 최소화해야 합니다.
솔루션을 어떻게 구성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.