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DP-203最新な問題集 & DP-203的中合格問題集

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DP-203的中合格問題集 & DP-203試験参考書

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Microsoft Data Engineering on Microsoft Azure 認定 DP-203 試験問題 (Q129-Q134):

質問 # 129
You need to ensure that the Twitter feed data can be analyzed in the dedicated SQL pool. The solution must meet the customer sentiment analytics requirements.
Which three Transaction-SQL DDL commands should you run in sequence? To answer, move the appropriate commands from the list of commands to the answer area and arrange them in the correct order.
NOTE: More than one order of answer choices is correct. You will receive credit for any of the correct orders you select.

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/develop-tables-external-tables

 

質問 # 130
You are designing an Azure Data Lake Storage Gen2 container to store data for the human resources (HR) department and the operations department at your company. You have the following data access requirements:
* After initial processing, the HR department data will be retained for seven years.
* The operations department data will be accessed frequently for the first six months, and then accessed once per month.
You need to design a data retention solution to meet the access requirements. The solution must minimize storage costs.

正解：

解説：
Answer is below

 

質問 # 131
You are implementing an Azure Stream Analytics solution to process event data from devices.
The devices output events when there is a fault and emit a repeat of the event every five seconds until the fault is resolved. The devices output a heartbeat event every five seconds after a previous event if there are no faults present.
A sample of the events is shown in the following table.

You need to calculate the uptime between the faults.
How should you complete the Stream Analytics SQL query? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation
Graphical user interface, text, application Description automatically generated

Box 1: WHERE EventType='HeartBeat'
Box 2: ,TumblingWindow(Second, 5)
Tumbling windows are a series of fixed-sized, non-overlapping and contiguous time intervals.
The following diagram illustrates a stream with a series of events and how they are mapped into 10-second tumbling windows.
Timeline Description automatically generated

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/session-window-azure-stream-analytics
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumbling-window-azure-stream-analytics

 

質問 # 132
You use Azure Data Factory to prepare data to be queried by Azure Synapse Analytics serverless SQL pools.
Files are initially ingested into an Azure Data Lake Storage Gen2 account as 10 small JSON files. Each file contains the same data attributes and data from a subsidiary of your company.
You need to move the files to a different folder and transform the data to meet the following requirements:
Provide the fastest possible query times.
Automatically infer the schema from the underlying files.
How should you configure the Data Factory copy activity? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-introduction
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/format-parquet

 

質問 # 133
You are processing streaming data from vehicles that pass through a toll booth.
You need to use Azure Stream Analytics to return the license plate, vehicle make, and hour the last vehicle passed during each 10-minute window.
How should you complete the query? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation

Graphical user interface, text, application Description automatically generated

Box 1: MAX
The first step on the query finds the maximum time stamp in 10-minute windows, that is the time stamp of the last event for that window. The second step joins the results of the first query with the original stream to find the event that match the last time stamps in each window.
Query:
WITH LastInWindow AS
(
SELECT
MAX(Time) AS LastEventTime
FROM
Input TIMESTAMP BY Time
GROUP BY
TumblingWindow(minute, 10)
)
SELECT
Input.License_plate,
Input.Make,
Input.Time
FROM
Input TIMESTAMP BY Time
INNER JOIN LastInWindow
ON DATEDIFF(minute, Input, LastInWindow) BETWEEN 0 AND 10
AND Input.Time = LastInWindow.LastEventTime
Box 2: TumblingWindow
Tumbling windows are a series of fixed-sized, non-overlapping and contiguous time intervals.
Box 3: DATEDIFF
DATEDIFF is a date-specific function that compares and returns the time difference between two DateTime fields, for more information, refer to date functions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumbling-window-azure-stream-analytics

 

質問 # 134
......

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