DP-203日本語試験問題集合格させるのは2022年最新の認証済み試験問題 [Q33-Q51]

DP-203日本語試験問題集合格させるのは2022年最新の認証済み試験問題

DP-203日本語試験問題でリアルに更新された問題PDF

質問 33
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、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットに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答えた後は、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 Azure Databricks ワークスペースを作成する予定です。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向けのワークロード。
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 および 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。
会社のエンタープライズアーキテクチャチームは、Databricks 環境の次の標準を識別します。
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リクエスト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、非アクティブ状態が 120 分続く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、データサイエンティストは3名。
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: 各データサイエンティスト用の標準クラスター、データエンジニア用の高同時実行クラスター、およびジョブ用の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？

A. はい
B. いいえ
データエンジニアとジョブには、高同時実行クラスターが必要です。
注意：
単一ユーザーには、標準クラスターが推奨されます。 Standard は、任意の言語で開発されたワークロードを実行できます。
Python、R、Scala、SQL。
高同時実行クラスターは、マネージドクラウドリソースです。高同時実行クラスターの主な利点は、Apache Spark ネイティブのきめ細かい共有を提供して、最大のリソース使用率と最小のクエリ待機時間を提供することです。

正解: A

解説:
Reference:
https://docs.azuredatabricks.net/clusters/configure.html

質問 34
Azure Data Lake Storage Gen2 コンテナーにファイルを保存します。コンテナは、次の図に示す保管方針を持っています。

ドロップダウンメニューを使用して、グラフィックに表示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。

正解:

解説:

質問 35
あなたは、500 台の車両の監視ソリューションを設計しています。各車両には、1 分に 1 回 Azure イベントハブにデータを送信する GPS 追跡デバイスがあります。
Azure Data Lake Storage Gen2 コンテナーに CSV ファイルがあります。このファイルは、各車両が存在するはずの予想される地理的領域を維持します。
GPS 位置が予想範囲外にある場合、メッセージが別のイベントハブに追加され、30 秒以内に処理されるようにする必要があります。ソリューションは、コストを最小限に抑える必要があります。
ソリューションには何を含める必要がありますか?回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。

正解:

解説:

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

質問 36
Server1 という名前の論理 Microsoft SQL サーバーを含む Azure サブスクリプションがあります。 Server1 は、Pool1 という名前の Azure Synapse Analytics SQL 専用プールをホストします。
Server1 には、透過的データ暗号化 (TDE) ソリューションを推奨する必要があります。ソリューションは、次の要件を満たす必要があります。
暗号化キーの使用状況を追跡します。
暗号化キーの可用性に影響する Azure データセンターの停止が発生した場合でも、クライアントアプリの Pool1 へのアクセスを維持します。
推奨事項には何を含めるべきですか?答えるには、答えで適切なオプションを選択します。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。

正解:

解説:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/security/workspaces-encryption
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/key-vault/general/logging

質問 37
Microsoft Azure SQL データウェアハウスの実装の監視を構成します。実装では、PolyBase を使用して、外部テーブルを使用して Azure Data Lake Gen 2 に格納されているコンマ区切り値 (CSV) ファイルからデータを読み込みます。
スキーマが無効なファイルはエラーの原因となります。
無効なスキーマエラーを監視する必要があります。
どのエラーを監視する必要がありますか?

A. 内部エラーのため、EXTERNAL TABLE へのアクセスに失敗しました: 「HdfsBridge_Connect の呼び出しで Java 例外が発生しました: 外部ファイルへのアクセス中にエラー [LoginClass をインスタンス化できません] が発生しました。」
B. 内部エラーのため、EXTERNAL TABLE へのアクセスに失敗しました: 「HdfsBridge_Connect の呼び出しで Java 例外が発生しました: 外部ファイルへのアクセス中にエラー [スキームのファイルシステムがありません: wasbs] が発生しました。」
C. 内部エラーのため、EXTERNAL TABLE アクセスに失敗しました: 'HdfsBridge_Connect の呼び出しで Java 例外が発生しました: エラー
[com.microsoft.polybase.client.KerberosSecureLogin] は、外部ファイルへのアクセス中に発生しました。
D. OLE DB プロバイダー "SQLNCLI11" に対してクエリ "リモートクエリ" を実行できません: リンクサーバー "(null)" の場合、クエリは中止されました - 外部ソースからの参照中に最大拒否しきい値 (o 行) に達しました: 1処理された合計 1 行のうち拒否された行。

正解: D

解説:
Explanation
Customer Scenario:
SQL Server 2016 or SQL DW connected to Azure blob storage. The CREATE EXTERNAL TABLE DDL points to a directory (and not a specific file) and the directory contains files with different schemas.
SSMS Error:
Select query on the external table gives the following error:
Msg 7320, Level 16, State 110, Line 14
Cannot execute the query "Remote Query" against OLE DB provider "SQLNCLI11" for linked server "(null)".
Query aborted-- the maximum reject threshold (0 rows) was reached while reading from an external source: 1 rows rejected out of total 1 rows processed.
Possible Reason:
The reason this error happens is because each file has different schema. The PolyBase external table DDL when pointed to a directory recursively reads all the files in that directory. When a column or data type mismatch happens, this error could be seen in SSMS.
Possible Solution:
If the data for each table consists of one file, then use the filename in the LOCATION section prepended by the directory of the external files. If there are multiple files per table, put each set of files into different directories in Azure Blob Storage and then you can point LOCATION to the directory instead of a particular file. The latter suggestion is the best practices recommended by SQLCAT even if you have one file per table.

質問 38
Azure Databrick クラスターのアプリケーションメトリック、ストリーミングクエリイベント、およびアプリケーションログメッセージを収集する必要があります。
どのタイプのライブラリとワークスペースを実装する必要がありますか?回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。

正解:

解説:

Explanation

You can send application logs and metrics from Azure Databricks to a Log Analytics workspace. It uses the Azure Databricks Monitoring Library, which is available on GitHub.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/databricks-monitoring/application-logs

質問 39
毎日200.000個の新しいファイルを生成するAzureStorageアカウントがあります。ファイル名の形式は（YYY）/（MM）/（DD）/ | HH]）/（CustornerID）.csvです。
1時間に1回、ストレージアカウントからAzureデータレイクに新しいデータを追加するAzure DataFactoryソリューションを設計する必要があります。このソリューションでは、ロード時間とコストを最小限に抑える必要があります。
ソリューションをどのように構成する必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解:

解説:
See the answer below in explanation.
Explanation
Answer as below

質問 40
Azure Data Lake Gen2 ストレージアカウントを実装する予定です。
プライマリ Azure リージョンでデータセンターに障害が発生した場合でも、データレイクを引き続き使用できるようにする必要があります。
ソリューションは、コストを最小限に抑える必要があります。
ストレージアカウントにはどの種類のレプリケーションを使用する必要がありますか?

A. ローカル冗長ストレージ (LRS)
B. ゾーン冗長ストレージ (ZRS)
C. geo ゾーン冗長ストレージ (GZRS)
D. geo 冗長ストレージ (GRS)

正解: A

解説:
Locally redundant storage (LRS) copies your data synchronously three times within a single physical location in the primary region. LRS is the least expensive replication option Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-redundancy

質問 41
次のAzureDataFactoryパイプラインがあります
*システム1からデータを取り込む
* System2からデータを取り込む
*寸法を入力します
*事実を入力する
System1からのデータの取り込みとSystem1からのデータの取り込みには依存関係がありません。 Populate Dimensionsは、System1からのデータの取り込みおよびSystem *からのデータの取り込みの後に実行する必要があります。PopulateFactsは、PopulateDimensionsパイプラインの後に実行する必要があります。すべてのパイプラインは8時間ごとに実行する必要があります。
パイプラインの実行をスケジュールするにはどうすればよいですか？

A. 4つのパイプラインを含む親パイプラインを作成し、スケジュールトリガーを使用します。
B. 4つのパイプラインすべてにイベントトリガーを追加します。
C. 4つのパイプラインを含む親パイプラインを作成し、イベントトリガーを使用します。
D. 4つのパイプラインすべてにスケジュールトリガーを追加します。

正解: A

解説:
Schedule trigger: A trigger that invokes a pipeline on a wall-clock schedule.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-pipeline-execution-triggers

質問 42
Azure SynapseAnalyticsにエンタープライズデータウェアハウスがあります。
PolyBaseを使用して、[Ext]。[Items]という名前の外部テーブルを作成し、データウェアハウスにデータをインポートせずにAzure Data Lake StorageGen2に格納されているParquetファイルをクエリします。
外部テーブルには3つの列があります。
ParquetファイルにItemIDという名前の4番目の列があることがわかります。
ItemID列を外部テーブルに追加するには、どのコマンドを実行する必要がありますか？

A. オプションD
B. オプションC
C. オプションB
D. オプションA

正解: B

解説:
Explanation
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-external-table-transact-sql

質問 43
Pool1という名前のApacheSparkプールを含むWS1という名前のAzureSynapseAnalyticsワークスペースがあります。
Pool1にD61という名前のデータベースを作成する予定です。
DB1でテーブルを作成するときに、テーブルが組み込みのサーバーレスSQLポッドの外部テーブルとして自動的に使用可能になるようにする必要があります。
DB1のテーブルにはどの形式を使用する必要がありますか？

A. JSON
B. ORC
C. 寄木細工
D. CSV

正解: C

解説:
Serverless SQL pool can automatically synchronize metadata from Apache Spark. A serverless SQL pool database will be created for each database existing in serverless Apache Spark pools.
For each Spark external table based on Parquet or CSV and located in Azure Storage, an external table is created in a serverless SQL pool database.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/develop-storage-files-spark-tables

質問 44
次の図に示すように、Azure Synapse Analytics のデータウェアハウスに実装する予定のデータモデルがあります。

圧縮後のディメンションテーブルはすべて 2 GB 未満になり、ファクトテーブルは約 6 TB になります。
各テーブルにはどのタイプのテーブルを使用する必要がありますか?答えるには、答えで適切なオプションを選択します。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。

正解:

解説:

質問 45
次のファクトテーブルを含むオンプレミスのデータウェアハウスがあります。どちらのテーブルにも、DateKey、ProductKey、RegionKey の列があります。 120 個の固有のプロダクトキーと 65 個の固有のリージョンキーがあります。

データウェアハウスを使用するクエリは、完了するまでに時間がかかります。
Azure Synapse Analytics を使用するようにソリューションを移行する予定です。 Azure ベースのソリューションがクエリパフォーマンスを最適化し、処理の歪みを最小限に抑えることを確認する必要があります。
何をお勧めしますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。

正解:

解説:

Explanation

Box 1: Hash-distributed
Box 2: ProductKey
ProductKey is used extensively in joins.
Hash-distributed tables improve query performance on large fact tables.
Box 3: Round-robin
Box 4: RegionKey
Round-robin tables are useful for improving loading speed.
Consider using the round-robin distribution for your table in the following scenarios:
* When getting started as a simple starting point since it is the default
* If there is no obvious joining key
* If there is not good candidate column for hash distributing the table
* If the table does not share a common join key with other tables
* If the join is less significant than other joins in the query
* When the table is a temporary staging table
Note: A distributed table appears as a single table, but the rows are actually stored across 60 distributions. The rows are distributed with a hash or round-robin algorithm.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-distribute

質問 46
Azure Stream Analyticsを使用して、Azure Event HubsからTwitterデータを受信し、そのデータをAzureBlobストレージアカウントに出力します。
毎分過去5分間のツイート数を出力する必要があります。
どのウィンドウ関数を使用する必要がありますか？

A. スライディング
B. セッション
C. ホッピング
D. タンブリング

正解: C

解説:
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.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions

質問 47
Azure Synapse Analytics 専用の SQL プールを設計しています。
個人識別情報 (PII) へのアクセスを監査できることを確認する必要があります。
ソリューションには何を含める必要がありますか?

A. 行レベルのセキュリティ (RLS)
B. 感度分類
C. 動的データマスキング
D. 列レベルのセキュリティ

正解: B

解説:
Data Discovery & Classification is built into Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, and Azure Synapse Analytics. It provides basic capabilities for discovering, classifying, labeling, and reporting the sensitive data in your databases.
Your most sensitive data might include business, financial, healthcare, or personal information. Discovering and classifying this data can play a pivotal role in your organization's information-protection approach. It can serve as infrastructure for:
Helping to meet standards for data privacy and requirements for regulatory compliance.
Various security scenarios, such as monitoring (auditing) access to sensitive data.
Controlling access to and hardening the security of databases that contain highly sensitive data.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/data-discovery-and-classification-overview

質問 48
毎日200.000個の新しいファイルを生成するAzureStorageアカウントがあります。ファイル名の形式は（YYY）/（MM）/（DD）/ | HH]）/（CustornerID）.csvです。
1時間に1回、ストレージアカウントからAzureデータレイクに新しいデータを追加するAzure DataFactoryソリューションを設計する必要があります。このソリューションでは、ロード時間とコストを最小限に抑える必要があります。
ソリューションをどのように構成する必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解:

解説:
Answer as below

質問 49
Azure SynapseAnalytics専用のSQLプールにデータウェアハウスを構築します。
アナリストは、在庫レポートで使用するためにデータを変換するために、複数のJOINおよびCASEステートメントを含む複雑なSELECTクエリを作成します。インベントリレポートは、レポートに応じてデータと追加のWHEREパラメータを使用します。レポートは1日1回作成されます。
データセットをレポートで使用できるようにするソリューションを実装する必要があります。ソリューションはクエリ時間を最小限に抑える必要があります。
何を実装する必要がありますか？

A. マテリアライズドビュー
B. 複製されたテーブル
C. 順序付けられたクラスター化列ストアインデックス内
D. 結果セットの追跡

正解: A

解説:
Materialized views for dedicated SQL pools in Azure Synapse provide a low maintenance method for complex analytical queries to get fast performance without any query change.
Note: When result set caching is enabled, dedicated SQL pool automatically caches query results in the user database for repetitive use. This allows subsequent query executions to get results directly from the persisted cache so recomputation is not needed. Result set caching improves query performance and reduces compute resource usage. In addition, queries using cached results set do not use any concurrency slots and thus do not count against existing concurrency limits.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/performance-tuning-materialized-views
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/performance-tuning-result-set-caching

質問 50
SQL サーバーから Azure Data Lake Storage に日次インベントリデータをインポートするために、一緒に使用することを推奨する Azure Data Factory コンポーネントはどれですか?答えるには、答えで適切なオプションを選択します。
注: 正しい選択ごとに 1 ポイントの価値があります。