DW1という名前のFabricウェアハウスがあり、Pipeline1という名前のデータパイプラインを使用してデータをロードします。Pipeline1は、動的SQLソースを使用したデータコピーアクティビティを使用します。Pipeline1は15分ごとに実行されるようにスケジュールされています。
Pipeline1が繰り返し失敗していることに気づく。
パイプラインが失敗した際に実行されたSQLクエリを特定する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

注：この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。このシリーズの各問題には、提示された目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解がある場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、後から戻って回答することはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
Fabricイベントストリームを使用して、KQLデータベース内のBike_Locationという名前のテーブルにデータをロードします。このテーブルには、次の列が含まれています。
バイクポイントID
通り
近所
自転車禁止
空のドックはありません
タイムスタンプ
データを処理可能な状態にするために、変換とフィルタリングのロジックを適用する必要があります。ソリューションは、No_Bikesが15以上の場合に、Sands Endという名前の地区のデータを返す必要があります。結果は、No_Bikesの昇順で並べ替える必要があります。
解決策：以下のコードセグメントを使用します。

これは目標を達成していると言えるでしょうか？

FabricワークスペースにEventStream1という名前のイベントストリームがあります。EventStream1は、レイクハウス内のテーブルにイベントを出力します。
7日以上経過していて、もはや使用されていないファイルは削除する必要があります。
どのコマンドを実行すればよいですか？

あなたは、Lakehouse1という名前の湖畔の家を含むFabricワークスペースを持っています。
外部データソースには、それぞれ500GBのデータファイルがあります。新しいファイルは毎日追加されます。
変換処理を適用せずにデータをLakehouse1に取り込む必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。新しいファイルが追加されたときにプロセスをトリガーする。
最高の処理能力を提供します。
データを取り込むには、どのタイプのアイテムを使用すべきですか？

ホットスポット
Fabricノートブックワークロード用のデータロードパターンを構築しています。
以下のコードセグメントがあります。

以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。