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DP-203認定試験 & DP-203一発合格

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Microsoft DP-203試験は、Microsoft Azureの経験があり、データエンジニアリングに特化したい人に適しています。この試験は、データ処理、データストレージ、データ変換、およびデータ統合など、幅広いトピックをカバーしています。試験は、Azure上でデータ処理ソリューションを設計、実装、および監視する能力をテストします。

Microsoft DP-203またはMicrosoft Azure試験のデータエンジニアリングは、データエンジニアリングの分野で働く専門家にとって最も人気のある認定の1つです。これは、Microsoft Azureでデータソリューションを設計および実装する際の候補者の知識とスキルを検証するアソシエイトレベルの試験です。この試験では、Azure Cosmos DB、Azure Stream Analytics、Azure Data Factory、Azure Databricksなど、さまざまなAzureデータサービスを操作する候補者の能力を測定します。

Microsoft DP-203 (Microsoft Azure 上のデータエンジニアリング) 認定試験は、Microsoft Azure を使用したデータエンジニアリングの知識とスキルをテストするために設計されています。この認定試験は、Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、Azure Databricks、Azure Stream Analytics などの Azure サービスを使用してデータを扱う個人に最適です。試験は、Microsoft のクラウドプラットフォームを使用してデータ処理ソリューションを設計、実装、および維持する能力を検証することを目的としています。

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更新するDP-203認定試験 & 合格スムーズDP-203一発合格 | 一生懸命にDP-203復習解答例 Data Engineering on Microsoft Azure

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Microsoft Data Engineering on Microsoft Azure 認定 DP-203 試験問題 (Q107-Q112):

質問 # 107
You plan to develop a dataset named Purchases by using Azure databricks Purchases will contain the following columns:
* ProductID
* ItemPrice
* lineTotal
* Quantity
* StorelD
* Minute
* Month
* Hour
* Year
* Day
You need to store the data to support hourly incremental load pipelines that will vary for each StoreID. the solution must minimize storage costs. How should you complete the rode? To answer, select the appropriate options In the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation

Box 1: partitionBy
We should overwrite at the partition level.
Example:
df.write.partitionBy("y","m","d")
mode(SaveMode.Append)
parquet("/data/hive/warehouse/db_name.db/" + tableName)
Box 2: ("StoreID", "Year", "Month", "Day", "Hour", "StoreID")
Box 3: parquet("/Purchases")
Reference:
https://intellipaat.com/community/11744/how-to-partition-and-write-dataframe-in-spark-without-deleting-partitio

質問 # 108
You have an Azure Synapse Analytics workspace named WS1.
You have an Azure Data Lake Storage Gen2 container that contains JSON-formatted files in the following format.
You need to use the serverless SQL pool in WS1 to read the files.
How should you complete the Transact-SQL statement? To answer, drag the appropriate values to the correct targets. Each value may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/query-single-csv-file
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/json/import-json-documents-into-sql-server

質問 # 109
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：

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

質問 # 110
You have two fact tables named Flight and Weather. Queries targeting the tables will be based on the join between the following columns.

You need to recommend a solution that maximizes query performance.
What should you include in the recommendation?

A. In the tables use a hash distribution of ArrivalDateTime and ReportDateTime.
B. In each table, create an identity column.
C. In the tables use a hash distribution of ArrivaIAirportID and AirportlD.
D. In each table, create a column as a composite of the other two columns in the table.

正解：C

解説：
Explanation
Hash-distribution improves query performance on large fact tables.

質問 # 111
You have a C# application that process data from an Azure IoT hub and performs complex transformations.
You need to replace the application with a real-time solution. The solution must reuse as much code as possible from the existing application.

A. Azure Data Factory
B. Azure Databricks
C. Azure Stream Analytics
D. Azure Event Grid

正解：C

解説：
Explanation
Azure Stream Analytics on IoT Edge empowers developers to deploy near-real-time analytical intelligence closer to IoT devices so that they can unlock the full value of device-generated data. UDF are available in C# for IoT Edge jobs Azure Stream Analytics on IoT Edge runs within the Azure IoT Edge framework. Once the job is created in Stream Analytics, you can deploy and manage it using IoT Hub.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-edge

質問 # 112
......

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