説明
グラフィカル ユーザー インターフェイス、テキスト、アプリケーションの説明が自動生成される

ボックス 1: 冷蔵倉庫に移動
ManagementPolicyBaseBlob.TierToCool プロパティは、BLOB を冷却ストレージに階層化する関数を取得または設定します。
現在ホット層にあるサポート BLOB。
ボックス 2:container1/contoso.csv
prefixMatch で定義されているとおり。
prefixMatch: 一致するプレフィックスの文字列の配列。各ルールでは、大文字と小文字を区別するプレフィックスを最大 10 個定義できます。プレフィックス文字列はコンテナ名で始まる必要があります。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/microsoft.azure.management.storage.fluent.models.managementpoli

参照：
https://intellipaat.com/community/11744/how-to-partition-and-write-dataframe-in-spark-without-deleting-partitions-with-no-new-data

説明
自動生成されるテキスト説明

Range Left または Right、どちらも同様のパーティションを作成しますが、比較すると違いがあります。 たとえば、このシナリオでは LEFT と 20100101,20110101,20120101 を使用すると、パーティションは datecol<=20100101、datecol>20100101、datecol<=20110101 になります。 、datecol>20110101 および datecol<=20120101、datecol>20120101 ただし、範囲 RIGHT および 20100101,20110101,20120101 を使用すると、パーティションは、datecol<20100101, datecol>=20100101 および datecol<20110101, datecol>=20110 になります。 101 および datecol<20120101 , datecol>=20120101 この例では、Range RIGHT は、1 月 1 日から 12 月 31 日までのカレンダーの比較に適しています。
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-partition-function-transact-sql?view=sql-server-ver1

サービス更新中の Stream Analytics ジョブの信頼性を保証する
フルマネージド サービスであることの一部として、新しいサービス機能と改善を急速に導入できることが挙げられます。その結果、Stream Analytics ではサービス更新を毎週 (またはそれ以上の頻度) でデプロイできます。どれだけテストを行っても、バグの混入により既存の実行中のジョブが中断されるリスクが依然としてあります。ミッションクリティカルなジョブを実行している場合は、これらのリスクを回避する必要があります。Azure のペア リージョン モデルに従うことで、このリスクを軽減できます。
シナリオ: アプリケーション開発チームは、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販売データを販売時点管理 (POS) システムから受信するための Azure イベント ハブを作成します。そして、データを Azure Reference のデータ ストレージに出力します。
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-job-reliability データ ストレージとデータ処理の監視と最適化 質問セット 2

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/load-data-overview