説明
ボックス 1: メタデータの取得アクティビティ
実行時にデータ フロー コンピューティングのサイズを動的に調整する
[コア数] プロパティと [コンピューティング タイプ] プロパティは、実行時に受信ソース データのサイズに合わせて動的に設定できます。ソース データセット データのサイズを確認するには、Lookup や Get Metadata などのパイプライン アクティビティを使用します。次に、データ フロー アクティビティのプロパティで [動的コンテンツの追加] を使用します。
ボックス 2: 動的コンテンツ
参照: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/control-flow-execute-data-flow-activity

説明

ボックス 1: 高い同時実行性
高同時実行クラスターの Azure Data Lake Storage 資格情報パススルーを有効にします。
正しくない：
標準クラスターでの Azure Data Lake Storage 資格情報パススルーのサポートはパブリック プレビュー段階です。
資格情報パススルーを備えた標準クラスターは Databricks Runtime 5.5 以降でサポートされており、単一ユーザーに制限されています。
ボックス 2: Azure Data Lake Storage Gen1 資格情報のパススルー
Azure Databricks へのログインに使用するのと同じ Azure Active Directory (Azure AD) ID を使用して、Azure Databricks クラスターから Azure Data Lake Storage Gen1 および Azure Data Lake Storage Gen2 に対して自動的に認証できます。クラスターで Azure Data Lake Storage 資格情報パススルーを有効にすると、そのクラスター上で実行するコマンドは、ストレージにアクセスするためのサービス プリンシパル資格情報を構成しなくても、Azure Data Lake Storage 内のデータの読み取りと書き込みを行うことができます。
参考文献:
https://docs.azuredatabricks.net/spark/latest/data-sources/azure/adls-passthrough.html

参照：
https://adatis.co.uk/databricks-cluster-sizing/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/jobs
https://docs.databricks.com/administration-guide/capacity-planning/cmbp.html
https://docs.databricks.com/delta/index.html

説明

ステップ 1: Role1 という名前のデータベース ロールを作成し、Role1 に SELECT 権限をスキーマに付与する Group1 に、schema1 内のすべてのテーブルとビューに対する読み取り専用権限を付与する必要があります。
1 人以上のデータベース ユーザーをデータベース ロールに配置し、データベース ロールにアクセス許可を割り当てます。
ステップ 2: Rol1 をグループ データベース ユーザーに割り当てる
ステップ 3: dw1 の Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) リーダー ロールを Group1 に割り当てる 参照:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-share/how-to-share-from-sql

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions