Azure Databricks で PySpark を使用して、次の JSON 入力を解析します。

データを次の表形式で出力する必要があります。

PySpark コードをどのように完成させるべきでしょうか? 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 Data Lake Storage Gen2 アカウント内のファイルのフォルダー構造を設計しています。アカウントには、3 年分のデータを含むコンテナーが 1 つあります。
次の要件を満たすフォルダー構造を推奨する必要があります。
* Azure Synapse Analytics サーバーレス SQL プーによるクエリのパーティション削除をサポート
* 当月のデータの高速データ取得をサポート
* 部門ごとのデータセキュリティ管理を簡素化
どのようなフォルダー構造を推奨しますか?

顧客用の JSON ファイルを含む Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントを持っています。このファイルには、FirstName と LastName という 2 つの属性が含まれています。
Azure Databricks を使用して、JSON ファイルから Azure Synapse Analytics テーブルにデータをコピーする必要があります。FirstName と LastName の値を連結する新しい列を作成する必要があります。
次のコンポーネントを作成します。
Azure Synapse の宛先テーブル
Azure Blob ストレージ コンテナー
サービスプリンシパル
どの順序でアクションを実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

次の図に示すように、Azure Data Factory インスタンスのバージョン管理を構成します。

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。

次の Azure Stream Analytics クエリがあります。
次の各ステートメントについて、そのステートメントが true の場合は [はい] を選択します。それ以外の場合は、「いいえ」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。