ADM という名前の Azure データ ファクトリがあり、そこには Pipelwe1 Pipeline! という名前のパイプラインが含まれており、15 分のオフセットで 30 分ごとに実行する必要があります。
Pipehne1 のトリガーを作成する必要があります。トリガーは次の要件を満たす必要があります。
* 一日の初めから現在の時刻までのデータをバックフィルします。
* パイプライン 1 が正常であれば、パイプラインが同じ 30 分以内に再実行できることを確認します。
* パイプラインの同時実行が 1 つだけ発生するようにします。
* 開発と構成の労力を最小限に抑える
どのタイプのトリガーを作成する必要がありますか?

Azure イベント ハブからインスタント メッセージング データを受信する Azure Stream Analytics ソリューションを設計しています。
Stream Analytics ジョブからの出力で、タイム ゾーンごとのメッセージ数が 15 秒ごとにカウントされるようにする必要があります。
Stream Analytics クエリをどのように完了すればよいですか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Pool1 という名前の Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールがあります。Pool1 には table1 という名前のテーブルが含まれています。
5 TB のデータを table1 にロードします。
table1 の列ストア圧縮が最大化されていることを確認する必要があります。
どのステートメントを実行する必要がありますか?

16 個のパーティションを持つ、retailhub という名前の Azure イベント ハブがあります。トランザクションは、retailhub に投稿されます。
各トランザクションには、トランザクション ID、個々の明細項目、および支払いの詳細が含まれます。トランザクション ID はパーティション キーとして使用されます。
小売店での不正の可能性がある取引を識別するための Azure Stream Analytics ジョブを設計しています。このジョブでは、入力として retailhub を使用します。このジョブでは、取引 ID、個々の明細項目、支払いの詳細、不正スコア、不正インジケーターを出力します。
出力を fraudhub という名前の Azure イベント ハブに送信する予定です。
不正検出ソリューションが高度にスケーラブルであり、トランザクションを可能な限り迅速に処理できることを確認する必要があります。
Stream Analytics ジョブの出力をどのように構成すればよいでしょうか? 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。

Azure サブスクリプションをお持ちです。
ステージング テーブルとディメンション モデルを含む、pool1 という名前の Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールにデータ ウェアハウスを構築する予定です。Pool1 には次のテーブルが含まれます。

pool1 のテーブル ストレージを設計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。
* Staging.WebSessions へのデータ読み込み操作のパフォーマンスを最大化します。
* ディメンション モデルに対するレポート クエリのクエリ時間を最小限に抑えます。
各テーブルにはどのタイプのテーブル配分を使用する必要がありますか? 答えるには、適切なテーブル配分タイプを正しいテーブルにドラッグします。各テーブル配分タイプは、1 回、複数回、またはまったく使用しない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。