次の表に示す Azure Synapse Analytics ワークスペースを含む Azure サブスクリプションがあります。

各ワークスペースは、datalake1 に対してデータの読み取りと書き込みを行う必要があります。
各ワークスペースには未使用の Apache Spark プールが含まれています。
各 Spark プールを構成して、データレイクを参照するカタログ オブジェクトを共有することを計画しています。次の各ステートメントについて、該当する場合は「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: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azureデータファクトリがあります。
最後の180フレイからのパイプライン障害を調べる必要があります。
何を使うべきですか？

Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールにパーティション分割されたテーブルがあります。
パーティションの削除の利点を最大化するには、クエリを設計する必要があります。
Transact-SQL クエリには何を含める必要がありますか?

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。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
階層構造を持つAzureDatabricksワークスペースを作成することを計画しています。ワークスペースには、次の3つのワークロードが含まれます。
PythonとSQLを使用するデータエンジニアのワークロード。
Python、Scala、およびSOLを使用するノートブックを実行するジョブのワークロード。
データサイエンティストがScalaとRでアドホック分析を実行するために使用するワークロード。
貴社のエンタープライズアーキテクチャチームは、Databricks環境の次の標準を特定しています。
データエンジニアはクラスターを共有する必要があります。
ジョブクラスターは、データサイエンティストとデータエンジニアがクラスターに展開するためのパッケージ化されたノートブックを提供する要求プロセスを使用して管理されます。
すべてのデータサイエンティストには、120分間操作がないと自動的に終了する独自のクラスターを割り当てる必要があります。現在、3人のデータサイエンティストがいます。
ワークロード用のDatabricksクラスターを作成する必要があります。
解決策：データサイエンティストごとに標準クラスター、データエンジニア用に高同時実行クラスター、ジョブ用に高同時実行クラスターを作成します。
これは目標を達成していますか？

ws1 という名前の Azure Synapse Analytics ワークスペースと Cosmos1 という名前の Azure Cosmos D6 データベース アカウントを含む Azure サブスクリプションがあります。Costmos1 にはコンテナー 1 という名前のコンテナーが含まれ、ws1 にはサーバーレス 1 SQL プールが含まれています。
serverless1 SQL プールを使用してコンテナー内のデータをクエリできることを確認する必要があります。
どの 3 つのアクションを実行する必要がありますか? それぞれの正しい答えは、解決策の一部を示します。 注: 正しい選択肢はそれぞれ 1 ポイントの価値があります。