ステージング ゾーンを含む Azure Data Lake Storage アカウントがあります。
ステージング ゾーンから増分データを取り込み、R スクリプトを実行してデータを変換し、変換されたデータを Azure Synapse Analytics のデータ ウェアハウスに挿入する毎日のプロセスを設計する必要があります。
解決策: Azure Data Factory スケジュール トリガーを使用して、マッピング データ フローを実行するパイプラインを実行し、データ ウェアハウスにデータ情報を挿入します。
これは目標を満たしていますか?

Azure Data Factory からファイルを出力する必要があります。
各出力タイプにはどのファイル形式を使用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。

注: この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解決策が含まれています。質問セットによっては、正しい解決策が複数ある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションで質問に答えた後は、そのセクション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表示されません。
ステージング ゾーンを含む Azure Data Lake Storage アカウントがあります。
ステージング ゾーンから増分データを取り込み、R スクリプトを実行してデータを変換し、変換されたデータを Azure Synapse Analytics のデータ ウェアハウスに挿入する毎日のプロセスを設計する必要があります。
解決策: Azure Data Factory スケジュール トリガーを使用して、マッピング データ フローを実行するパイプラインを実行し、データをデータ ウェアハウスに挿入します。
これは目標を満たしていますか?

ユーザーが Azure Synapse Analytics サーバーレス SQL プールから Azure Data Lake Storage Gen2 アカウント内の特定のファイルをクエリできるようにするソリューションを構築する必要があります。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクション 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。
注意: 回答の選択肢の順序は複数あっても正解です。正解の順序を選択した場合でも、得点は得られます。

7 つの主要な地理的地域に分散された 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 1 分ごとにメトリックの JSON ペイロードを Azure Event Hubs に送信します。
datのフォルダ構造を推奨する必要があります
a. 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を対象に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 プールに含めるには、データを少なくとも 15 分ごとに 1 回処理する必要があります。
構造を完成させるには、どのようにすればよいでしょうか。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、複数回、またはまったく使用され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。