説明
データはデータ ソースによって保護されます。-> DataSource をトップフォルダーとして使用します。
ほとんどのクエリには現在の年または週のフィルターが含まれます -> \YYYY\WW\ をサブフォルダーとして使用します。
一般的な使用例
一般的な使用例は、次のような日付 (場合によっては時間) フォルダー構造に保存されたデータをフィルター処理することです。
/YYYY/MM/DD/ または /YYYY/MM/YYYY-MM-DD/。新しいデータがストレージ アカウントに生成/送信/コピー/移動されると、特定の期間ごとに新しいフォルダーが作成されます。この戦略では、データを保守可能なフォルダー構造に編成します。
参照: https://www.serverlesssql.com/optimisation/azurestoragefilteringusingfilepath/

説明
テーブルの説明が自動的に生成される

ボックス 1: 個人アクセス トークン
ストレージ共有アクセス署名 (SAS) を使用して、Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントに直接アクセスできます。SAS を使用すると、きめ細かいアクセス制御を備えた一時トークンを使用して、ストレージ アカウントへのアクセスを制限できます。
複数のストレージ アカウントを追加し、同じ Spark セッションでそれぞれの SAS トークン プロバイダーを構成できます。
ボックス 2: Azure Active Directory 資格情報のパススルー
Azure Databricks へのログインに使用するものと同じ 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 (ADLS Gen1) および Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS 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。
Azure Data Lake Storage 資格情報のパススルーを構成し、ストレージ コンテナーを作成した後、adl:// パスを使用して Azure Data Lake Storage Gen1 のデータに直接アクセスし、abfss:// パスを使用して Azure Data Lake Storage Gen2 のデータに直接アクセスできます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/data/data-sources/azure/adls-gen2/azure-datalake-gen2-sas-acc
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/security/credential-passthrough/adls-passthrough

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-distribute

説明内の答えを参照してください。
説明
以下の回答を参照してください。

タンブリング ウィンドウは、一連の固定サイズの重複しない連続した時間間隔です。次の図は、一連のイベントを含むストリームと、それらが 10 秒のタンブリング ウィンドウにどのようにマッピングされるかを示しています。

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