DP-203 문제 16
Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀에서 FactPurchase라는 팩트 테이블을 디자인하고 있습니다. 테이블에는 소매점 공급업체로부터의 구매가 포함되어 있습니다. FactPurchase에는 다음 열이 포함됩니다.
FactPurchase에는 매일 100만 행의 데이터가 추가되며 3년간의 데이터가 포함됩니다.
다음 쿼리와 유사한 Transact-SQL 쿼리가 매일 실행됩니다.
선택하다
공급업체키, StockItemKey, COUNT(*)
FactPurchase에서
DateKey >= 20210101인 경우
AND DateKey <= 20210131
공급자 키, StockItemKey별 그룹
쿼리 시간을 최소화하는 테이블 배포는 무엇입니까?
FactPurchase에는 매일 100만 행의 데이터가 추가되며 3년간의 데이터가 포함됩니다.
다음 쿼리와 유사한 Transact-SQL 쿼리가 매일 실행됩니다.
선택하다
공급업체키, StockItemKey, COUNT(*)
FactPurchase에서
DateKey >= 20210101인 경우
AND DateKey <= 20210131
공급자 키, StockItemKey별 그룹
쿼리 시간을 최소화하는 테이블 배포는 무엇입니까?
DP-203 문제 17
Apache Kafka에서 시작되어 Azure Data Lake Storage Gen2로 출력되는 스트리밍 데이터를 집계하는 솔루션을 계획하고 있습니다. 스트림 처리 솔루션을 구현할 개발자는 Java를 사용합니다. 스트리밍 데이터를 처리하려면 어떤 서비스를 사용하는 것이 좋습니다?
DP-203 문제 18
Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에 새 파일이 도착할 때 실행되도록 Azure Data Factory 파이프라인을 예약해야 합니다.
어떤 유형의 트리거를 사용해야 합니까?
어떤 유형의 트리거를 사용해야 합니까?
DP-203 문제 19
Azure Data Lake Storage Gen2 컨테이너에서 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀의 데이터베이스로 데이터를 이동하기 위해 Azure Data Factory 파이프라인을 빌드합니다.
컨테이너의 데이터는 다음 폴더 구조로 저장됩니다.
/in/{YYYY}/{MM}/{DD}/{HH}/{mm}
가장 빠른 폴더는 /in/2021/01/01/00/00입니다. 최신 폴더는 /in/2021/01/15/01/45입니다.
다음 요구 사항을 충족하도록 파이프라인 트리거를 구성해야 합니다.
기존 데이터를 로드해야 합니다.
데이터는 30분마다 로드되어야 합니다.
최대 2분까지 늦게 도착하는 데이터는 데이터가 도착해야 하는 시간 동안 로드에 포함되어야 합니다.
파이프라인 트리거를 어떻게 구성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
컨테이너의 데이터는 다음 폴더 구조로 저장됩니다.
/in/{YYYY}/{MM}/{DD}/{HH}/{mm}
가장 빠른 폴더는 /in/2021/01/01/00/00입니다. 최신 폴더는 /in/2021/01/15/01/45입니다.
다음 요구 사항을 충족하도록 파이프라인 트리거를 구성해야 합니다.
기존 데이터를 로드해야 합니다.
데이터는 30분마다 로드되어야 합니다.
최대 2분까지 늦게 도착하는 데이터는 데이터가 도착해야 하는 시간 동안 로드에 포함되어야 합니다.
파이프라인 트리거를 어떻게 구성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
DP-203 문제 20
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.
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.
