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TopexamのDP-203この驚くほど高く受け入れられているDP-203試験に適合するには、Microsoft のData Engineering on Microsoft Azure学習教材のような上位の実践教材で準備する必要があります。 彼らは時間とお金の面で最良のDP-203選択です。 初心者の場合は、練習教材の学習ガイドから始めてください。当社の製品は、テストエンジンの助けを借りて学習問題を修正します。 Data Engineering on Microsoft AzureのDP-203トレーニング準備のすべてのコンテンツは、素人にだまされているのではなく、このエリアのエリートによって作成されています。 弊社の優秀なヘルパーによる効率に魅了された数万人のDP-203受験者を引き付けたリーズナブルな価格に沿ってみましょう。 Data Engineering on Microsoft Azureのクイズガイドを使用して、難しい難問を解決してください。
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Microsoftお客様にさまざまな種類のDP-203練習用トレントを提供して学習させ、知識の蓄積と能力の向上を支援したいと考えています。また、DP-203学習ガイドを使用して、すべてのユーザーの質問に最短時間で専門家が回答できることを保証します。もう1つ、散発的な時間を最大限に活用して知識と情報を吸収するお手伝いをします。つまり、DP-203試験対策を目指している他の類似企業と比較して、DP-203試験問題のサービスと品質は、お客様と潜在的なクライアントから高く評価されています。
Microsoft DP-203は、Microsoft Azureプラットフォーム上でデータエンジニアになりたい個人向けに設計された試験です。この試験は、Azureサービスを使用してデータストレージソリューション、データ処理ソリューション、およびデータ監視ソリューションを設計および実装する能力を評価することを目的としています。この試験は、データエンジニア向けの人気のある認定試験の1つであり、Microsoft Azureデータエンジニアリングにおける個人の専門知識を測定する標準として、世界的に認められています。
質問 # 178
You are building an Azure Stream Analytics job to retrieve game data.
You need to ensure that the job returns the highest scoring record for each five-minute time interval of each game.
How should you complete the Stream Analytics query? 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: TopOne OVER(PARTITION BY Game ORDER BY Score Desc)
TopOne returns the top-rank record, where rank defines the ranking position of the event in the window according to the specified ordering. Ordering/ranking is based on event columns and can be specified in ORDER BY clause.
Box 2: Hopping(minute,5)
Hopping window functions hop forward in time by a fixed period. It may be easy to think of them as Tumbling windows that can overlap and be emitted more often than the window size. Events can belong to more than one Hopping window result set. To make a Hopping window the same as a Tumbling window, specify the hop size to be the same as the window size.
A picture containing timeline Description automatically generated
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/topone-azure-stream-analytics
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions
質問 # 179
You plan to build a structured streaming solution in Azure Databricks. The solution will count new events in five-minute intervals and report only events that arrive during the interval. The output will be sent to a Delta Lake table.
Which output mode should you use?
正解：A
解説：
Explanation
Append Mode: Only new rows appended in the result table since the last trigger are written to external storage.
This is applicable only for the queries where existing rows in the Result Table are not expected to change.
https://docs.databricks.com/getting-started/spark/streaming.html
質問 # 180
You have an Azure event hub named retailhub that has 16 partitions. Transactions are posted to retailhub.
Each transaction includes the transaction ID, the individual line items, and the payment details. The transaction ID is used as the partition key.
You are designing an Azure Stream Analytics job to identify potentially fraudulent transactions at a retail store. The job will use retailhub as the input. The job will output the transaction ID, the individual line items, the payment details, a fraud score, and a fraud indicator.
You plan to send the output to an Azure event hub named fraudhub.
You need to ensure that the fraud detection solution is highly scalable and processes transactions as quickly as possible.
How should you structure the output of the Stream Analytics job? 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: 16
For Event Hubs you need to set the partition key explicitly.
An embarrassingly parallel job is the most scalable scenario in Azure Stream Analytics. It connects one partition of the input to one instance of the query to one partition of the output.
Box 2: Transaction ID
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-features#partitions
質問 # 181
You have an Azure Data Lake Storage Gen2 account that contains a container named container1. You have an Azure Synapse Analytics serverless SQL pool that contains a native external table named dbo.Table1. The source data for dbo.Table1 is stored in container1. The folder structure of container1 is shown in the following exhibit.
The external data source is defined by using the following statement.
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
正解：
解説：
質問 # 182
You have an Azure event hub named retailhub that has 16 partitions. Transactions are posted to retailhub.
Each transaction includes the transaction ID, the individual line items, and the payment details. The transaction ID is used as the partition key.
You are designing an Azure Stream Analytics job to identify potentially fraudulent transactions at a retail store. The job will use retailhub as the input. The job will output the transaction ID, the individual line items, the payment details, a fraud score, and a fraud indicator.
You plan to send the output to an Azure event hub named fraudhub.
You need to ensure that the fraud detection solution is highly scalable and processes transactions as quickly as possible.
How should you structure the output of the Stream Analytics job? 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: 16
For Event Hubs you need to set the partition key explicitly.
An embarrassingly parallel job is the most scalable scenario in Azure Stream Analytics. It connects one partition of the input to one instance of the query to one partition of the output.
Box 2: Transaction ID
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-features#partitions
質問 # 183
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