Dataflow1 という名前のマッピング データ フローを含む Azure Synapse Analytics パイプラインを開発しています。Dataflow1 は、外部ソースから顧客データを読み取り、Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールの DimCustomer1 という名前のテーブルにデータを読み込むときに、タイプ 1 の緩やかに変化するディメンション (SCO) を使用します。
Dataflow1 が次のタスクを実行できることを確認する必要があります。
* DimCustomer テーブルで特定の顧客のデータが変更されたかどうかを検出します。
* DimCustomer テーブルへのアップサートを実行します。
各タスクではどのタイプの変換を使用する必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。注: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure Data Factory を使用して、Azure Synapse Analytics サーバーレス SQL プールによってクエリされるデータを準備します。
ファイルは最初に 10 個の小さな JSON ファイルとして Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントに取り込まれます。各ファイルには、会社の子会社からの同じデータ属性とデータが含まれています。
次の要件を満たすように、ファイルを別のフォルダーに移動し、データを変換する必要があります。
可能な限り最速のクエリ時間を提供します。
基礎となるファイルからスキーマを自動的に推測します。
Data Factory のコピー アクティビティをどのように構成すればよいですか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Server1 という名前の論理 Microsoft SQL サーバーを含む Azure サブスクリプションがあります。Server1 は、Pool1 という名前の Azure Synapse Analytics SQL 専用プールをホストします。
Server1 に透過的データ暗号化 (TDE) ソリューション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。
暗号化キーの使用状況を追跡します。
暗号化キーの可用性に影響する Azure データセンターの停止が発生した場合でも、クライアント アプリの Pool1 へのアクセスを維持します。
推奨事項には何を含めるべきですか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure Data Lake Storage Gen2 の展開を計画しています。
データ レイクにアクセスするレポートは次の 2 つあります。
Report1: 50 列を含むファイルから 3 列を読み取ります。
レポート 2: タイムスタンプに基づいて単一のレコードを照会します。
レポートをサポートするために、データ レイクにデータを保存する形式を推奨する必要があります。ソリューションでは、読み取り時間を最小限に抑える必要があります。
各レポートに対して何を推奨すべきでしょうか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

ADF1 という名前の Azure Data Factory インスタンスと、WS1 および WS2 という名前の 2 つの Azure Synapse Analytics ワークスペースがあります。
ADF1 には次のパイプラインが含まれています。
P1: コピー アクティビティを使用して、WS1 の専用 SQL プール内のパーティション分割されていないテーブルから Azure Data Lake Storage Gen2 アカウントにデータをコピーします。P2: コピー アクティビティを使用して、Azure Data Lake Storage Gen2 アカウント内のテキスト区切りファイルから WS2 の専用 SQL プール内のパーティション分割されていないテーブルにデータをコピーします。並列処理とパフォーマンスを最大化するには、P1 と P2 を構成する必要があります。
各パイプラインのコピー アクティビティに対してどのデータセット設定を構成する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。