説明
Synapse Studioを使用して、ApacheSparkアプリケーションを監視します。実行中のApacheSparkアプリケーションをモニターするにはモニターを開き、ApacheSparkアプリケーションを選択します。実行中のApacheSparkアプリケーションの詳細を表示するには、送信中のApacheSparkアプリケーションを選択して詳細を表示します。Apache Sparkアプリケーションがまだ実行中の場合は、進行状況を監視できます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/monitoring/apache-spark-applications

説明

ステップ1：データファクトリオーサリングUIから、すべてのアクティビティでSourceのユーザープロパティを生成します。
手順2：Data Factory監視アプリから、SourceユーザープロパティをActivityRunsテーブルに追加します。
パイプラインアクティビティプロパティをユーザープロパティとして昇格させて、監視できるエンティティにすることができます。たとえば、パイプラインのコピーアクティビティのSourceプロパティとDestinationプロパティをユーザープロパティとして昇格させることができます。[自動生成]を選択して、コピーアクティビティのソースおよび宛先ユーザープロパティを生成することもできます。
ステップ3：データファクトリオーサリングUIから、パイプラインを公開します
ビジネスインテリジェンス（BI）アプリケーションが使用できるように、出力データをAzureSQLデータウェアハウスなどのデータストアに公開します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/monitor-visually

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/develop-tables-external-tables
トピック2、Litware、inc。
概要
Litware、Inc.は、全米で300のコンビニエンスストアを所有および運営しています。同社は、さまざまなパッケージ食品や飲料のほか、サンドイッチやピザなどのさまざまな惣菜を販売しています。
Litwareにはロイヤルティクラブがあり、メンバーはチェックアウト時にメンバーシップ番号を提供することで、特定のアイテムの毎日の割引を受けることができます。
Litwareは、Microsoft Power BIを使用してデータを分析することを好むビジネスアナリストと、AzureDatabricksノートブックでデータを分析することを好むデータサイエンティストを採用しています。
要件
ビジネス目標
Litwareは、次の要件を満たすためにAzureに新しい分析環境を作成したいと考えています。
店舗全体の在庫レベルを確認します。データは、可能な限りリアルタイムに近い形で更新する必要があります。
履歴データに対してアドホック分析クエリを実行して、ロイヤルティクラブの割引が割引製品の売上を増加させるかどうかを識別します。
4時間ごとに、販売データからの過去の需要に基づいて、生産する調理済み食品の数を店舗の従業員に通知します。
技術要件
Litwareは、次の技術要件を識別します。
ビジネス目標を達成するために必要なさまざまなAzureサービスの数を最小限に抑えます。
可能な限りPaaS（Platform as a Service）オファリングを使用し、Litwareで管理する必要のある仮想マシンをプロビジョニングする必要をなくします。
分析データストアに、会社のオンプレミスネットワークとAzureサービスのみがアクセスできるようにします。
可能な限り、Azure Active Directory（Azure AD）認証を使用してください。
セキュリティを設計するときは、最小特権の原則を使用してください。
データを分析データストアにロードする前に、Azure Data LakeStorageGen2でインベントリデータをステージングします。Litwareは、データが使用されなくなったら、DataLakeStorageから一時的なデータを削除したいと考えています。変更日が14日より古いファイルは削除する必要があります。
このタイプのデータは分析的に関連性がないため、電話番号などの顧客の連絡先情報へのビジネスアナリストのアクセスを制限します。
破損や誤った削除が発生した場合に、分析データストアのコピーを1時間以内にすばやく復元できることを確認してください。
計画された環境
Litwareは、次の環境を実装することを計画しています。
アプリケーション開発チームは、Azureイベントハブを作成して、店舗番号、日付、時刻、製品ID、顧客ロイヤルティ番号、価格、割引額などのリアルタイムの販売データを、販売時点（POS）システムと出力から受信します。 Azureのデータストレージへのデータ。
名前、連絡先情報、ロイヤルティ番号などの顧客データは、SaaSアプリケーションであるSalesforceから取得され、8時間に1回Azureにインポートできます。行が変更された日付は、ソーステーブルでは信頼されていません。
製品ID、名前、カテゴリなどの製品データはSalesforceから取得され、8時間に1回Azureにインポートできます。行が変更された日付は、ソーステーブルでは信頼されていません。
毎日のインベントリデータは、プライベートネットワーク上にあるMicrosoftSQLサーバーから取得されます。
Litwareには現在、5TBの過去の販売データと100GBの顧客データがあります。同社は、来年の月間約100GBの新しいデータを見込んでいます。
Litwareは、FoodPrepという名前のカスタムアプリケーションを構築して、店舗の従業員に4時間ごとに生産する調理済み食品の数の計算結果を提供します。
Litwareは、オンプレミスネットワークとAzureの間にAzureExpressRouteまたはVPNを実装する予定はありません。

以下のように答えてください

参照：
https://www.datanami.com/2018/05/16/big-data-file-formats-demystified