あなたは、7 つの主要な地理的リージョンに分散された 2,500 万台のデバイスからのテレメトリ データ用の Azure Data Lake Storage Gen2 構造を設計しています。デバイスは毎分、メトリックの JSON ペイロードを Azure Event Hubs に送信します。
データのフォルダー構造を推奨する必要があります。ソリューションは次の要件を満たす必要があります。
* 各地域のデータ エンジニアは、それぞれの地域のデータのみに対して独自のパイプラインを構築できる必要があります。
* Azure Synapse Analytics サーバーレス SQL プールにデータを含めるには、少なくとも 15 分に 1 回データを処理する必要があります。
構造を完成させるにはどのようにお勧めしますか? 答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。各値は 1 回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールがあります。
ディメンション モデル内の大きなファクト テーブルとなる FactInternetSales という名前のテーブルを作成する必要があります。FactInternetSales には、1 億行と、SalesAmount および OrderQuantity という名前の 2 つの列が含まれます。FactInternetSales で実行されるクエリは、特定の製品について、昨年の SalesAmount と OrderQuantity の値を集計します。ソリューションでは、データ サイズとクエリ実行時間を最小限に抑える必要があります。
コードをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成できる可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策が含まれる場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このシナリオで質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
100 GB のファイルを含む Azure ストレージ アカウントを持っています。ファイルにはテキストと数値が含まれています。行の 75% には、平均長 1.1 MB の説明データが含まれています。
ストレージ アカウントから Azure SQL データ ウェアハウスにデータをコピーする予定です。
データを迅速にコピーするには、ファイルを準備する必要があります。
解決策: ファイルを変更して、各行が 1 MB を超えるようにします。
これは目標を達成していますか?

注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成できる可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策が含まれる場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
階層構造を持つ Azure Databricks ワークスペースを作成する予定です。ワークスペースには次の 3 つのワークロードが含まれます。
* Python と SQL を使用するデータ エンジニア向けのワークロード。
* Python、Scala、SOL を使用するノートブックを実行するジョブのワークロード。
* データ サイエンティストが Scala および R でアドホック分析を実行するために使用するワークロード。
あなたの会社のエンタープライズ アーキテクチャ チームは、Databricks 環境の次の標準を特定します。
* データ エンジニアはクラスターを共有する必要があります。
* ジョブ クラスターは、データ サイエンティストとデータ エンジニアがクラスターに展開するためのパッケージ化されたノートブックを提供するリクエスト プロセスを使用して管理されます。
* すべてのデータ サイエンティストには、120 分間非アクティブ状態が続くと自動的に終了する独自のクラスターを割り当てる必要があります。現在、データサイエンティストは3名います。
ワークロード用の Databricks クラスターを作成する必要があります。
解決策: 各データ サイエンティスト用に標準クラスターを作成し、データ エンジニア用に標準クラスターを作成し、ジョブ用に高同時実行クラスターを作成します。
これは目標を達成していますか?

次の表に示すユーザーを含む Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールがあります。

User1 がデータベースに対してクエリを実行すると、クエリは次の図に示す結果を返します。

User1 は、マスクされていないデータにアクセスできる唯一のユーザーです。
ドロップダウン メニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完成させる回答の選択肢を選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。