DP-203 문제 291
다음 표에 표시된 사용자를 포함하는 Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀이 있습니다.
User1은 데이터베이스에서 쿼리를 실행하고 쿼리는 다음 그림에 표시된 결과를 반환합니다.
User1은 마스크 해제된 데이터에 액세스할 수 있는 유일한 사용자입니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 기반으로 각 문항을 완성하는 답변 선택을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
User1은 데이터베이스에서 쿼리를 실행하고 쿼리는 다음 그림에 표시된 결과를 반환합니다.
User1은 마스크 해제된 데이터에 액세스할 수 있는 유일한 사용자입니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 기반으로 각 문항을 완성하는 답변 선택을 선택하세요.
참고: 올바른 선택은 각각 1점의 가치가 있습니다.
DP-203 문제 292
Microsoft Visual Studio에 Stream Analytics 프로젝트 솔루션인 Azure Stream Analytics 작업이 있습니다. 작업은 IoT 장치에서 생성된 JSON 형식의 데이터를 허용합니다.
Protobuf 형식의 IoT 장치에서 생성된 데이터를 허용하도록 작업을 수정해야 합니다.
Visual Studio에서 시퀀스로 수행해야 하는 세 가지 작업은 무엇인가요? 답변하려면 작업 목록에서 해당 작업을 답변 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하세요.
Protobuf 형식의 IoT 장치에서 생성된 데이터를 허용하도록 작업을 수정해야 합니다.
Visual Studio에서 시퀀스로 수행해야 하는 세 가지 작업은 무엇인가요? 답변하려면 작업 목록에서 해당 작업을 답변 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하세요.
DP-203 문제 293
사용자가 Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀에서 Azure Data Lake Storage Gen2 계정의 특정 파일을 쿼리할 수 있도록 솔루션을 빌드해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 답변하려면 작업 목록에서 해당 작업을 답변 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하세요.
참고: 답 선택 순서가 두 개 이상 정확합니다. 귀하는 귀하가 선택한 올바른 주문에 대해 크레딧을 받게 됩니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 답변하려면 작업 목록에서 해당 작업을 답변 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하세요.
참고: 답 선택 순서가 두 개 이상 정확합니다. 귀하는 귀하가 선택한 올바른 주문에 대해 크레딧을 받게 됩니다.
DP-203 문제 294
Dataflow1이라는 데이터 흐름 활동을 포함하는 Pipeline1이라는 Azure Synapse Analytics 파이프라인이 있습니다.
Pipeline1은 Storage1이라는 Azure Data Lake Storage Gen 2 계정에서 파일을 검색합니다.
Dataflow1은 코어 수 128개로 구성된 AutoResolveIntegrationRuntime 통합 런타임을 사용합니다.
Storage1의 파일 크기를 수용하려면 Dataflow1에서 사용하는 코어 수를 최적화해야 합니다.
무엇을 구성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
Pipeline1은 Storage1이라는 Azure Data Lake Storage Gen 2 계정에서 파일을 검색합니다.
Dataflow1은 코어 수 128개로 구성된 AutoResolveIntegrationRuntime 통합 런타임을 사용합니다.
Storage1의 파일 크기를 수용하려면 Dataflow1에서 사용하는 코어 수를 최적화해야 합니다.
무엇을 구성해야 합니까? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
DP-203 문제 295
Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀에서 인벤토리 업데이트 테이블을 디자인하고 있습니다. 테이블에는 클러스터형 columnstore 인덱스가 있으며 다음 열이 포함됩니다.
다음과 같은 사용 패턴을 식별합니다.
* 분석가는 가장 일반적으로 창고 거래를 분석합니다.
* 쿼리는 제품 카테고리 유형, 날짜 및/또는 재고 이벤트 유형별로 요약됩니다.
쿼리 시간을 최소화하려면 테이블에 대한 파티션 전략을 권장해야 합니다.
어느 열에서 테이블을 분할해야 합니까?
다음과 같은 사용 패턴을 식별합니다.
* 분석가는 가장 일반적으로 창고 거래를 분석합니다.
* 쿼리는 제품 카테고리 유형, 날짜 및/또는 재고 이벤트 유형별로 요약됩니다.
쿼리 시간을 최소화하려면 테이블에 대한 파티션 전략을 권장해야 합니다.
어느 열에서 테이블을 분할해야 합니까?