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DP-203トレント準備には、さまざまな資格試験の実際の質問とシミュレーションの質問が含まれています。効率的に勉強する価値があります。時間は絶え間ない発展であり、命題の専門家は命題の社会変化傾向の進行に応じて実際のDP-203試験の質問を継続的に設定し、ホットな問題と政策変更を意識的に強調します。命題論文の方向性をよりよく把握できるようにするため、DP-203の学習問題では、最新のコンテンツに焦点を当て、DP-203試験に合格するのに役立ちます。

Microsoft Data Engineering on Microsoft Azure 認定 DP-203 試験問題 (Q99-Q104):

質問 # 99
You are designing 2 solution that will use tables in Delta Lake on Azure Databricks.
You need to minimize how long it takes to perform the following:
*Queries against non-partitioned tables
* Joins on non-partitioned columns
Which two options should you include in the solution? Each correct answer presents part of the solution.
(Choose Correct Answer and Give Explanation and Reference to Support the answers based from Data Engineering on Microsoft Azure)

A. Z-Ordering
B. dynamic file pruning (DFP)
C. the clone command
D. Apache Spark caching

正解：A、D

解説：
1. Z-Ordering: Z-Ordering improves query performance by co-locating data that share the same column values in the same physical partitions. This reduces the need for shuffling data across nodes during query execution. By using Z-Ordering, you can avoid full table scans and reduce the amount of data processed.
2. Apache Spark caching: Caching data in memory can improve query performance by reducing the amount of data read from disk. This helps to speed up subsequent queries that need to access the same data. When you cache a table, the data is read from the data source and stored in memory. Subsequent queries can then read the data from memory, which is much faster than reading it from disk.
Explanation:
According to the information I found on the web, two options that you should include in the solution to minimize how long it takes to perform queries and joins on non-partitioned tables are:
Z-Ordering: This is a technique to colocate related information in the same set of files. This co-locality is automatically used by Delta Lake in data-skipping algorithms. This behavior dramatically reduces the amount of data that Delta Lake on Azure Databricks needs to read123.
Apache Spark caching: This is a feature that allows you to cache data in memory or on disk for faster access. Caching can improve the performance of repeated queries and joins on the same data. You can cache Delta tables using the CACHE TABLE or CACHE LAZY commands.
To minimize the time it takes to perform queries against non-partitioned tables and joins on non-partitioned columns in Delta Lake on Azure Databricks, the following options should be included in the solution:
Reference:
Delta Lake on Databricks: https://docs.databricks.com/delta/index.html
Best Practices for Delta Lake on Databricks: https://databricks.com/blog/2020/05/14/best-practices-for-delta-lake-on-databricks.html

質問 # 100
You have an Azure subscription that contains a logical Microsoft SQL server named Server1. Server1 hosts an Azure Synapse Analytics SQL dedicated pool named Pool1.
You need to recommend a Transparent Data Encryption (TDE) solution for Server1. The solution must meet the following requirements:
Track the usage of encryption keys.
Maintain the access of client apps to Pool1 in the event of an Azure datacenter outage that affects the availability of the encryption keys.
What should you include in the recommendation? 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/synapse-analytics/security/workspaces-encryption
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/key-vault/general/logging

質問 # 101
You have an Azure subscription that contains an Azure Synapse Analytics dedicated SQL pool. You plan to deploy a solution that will analyze sales data and include the following:
* A table named Country that will contain 195 rows
* A table named Sales that will contain 100 million rows
* A query to identify total sales by country and customer from the past 30 days You need to create the tables. The solution must maximize query performance.
How should you complete the script? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

質問 # 102
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 are a.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

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 # 103
You have an Azure Blob storage account that contains a folder. The folder contains 120,000 files. Each file contains 62 columns.
Each day, 1,500 new files are added to the folder.
You plan to incrementally load five data columns from each new file into an Azure Synapse Analytics workspace.
You need to minimize how long it takes to perform the incremental loads.
What should you use to store the files and format?

正解：

解説：

Explanation:
Box 1 = timeslice partitioning in the foldersThis means that you should organize your files into folders based on a time attribute, such as year, month, day, or hour. For example, you can have a folder structure like /yyyy
/mm/dd/file.csv. This way, you can easily identify and load only the new files that are added each day by using a time filter in your Azure Synapse pipeline12. Timeslice partitioning can also improve the performance of data loading and querying by reducing the number of files that need to be scanned Box = 2 Apache Parquet This is because Parquet is a columnar file format that can efficiently store and compress data with many columns. Parquet files can also be partitioned by a time attribute, which can improve the performance of incremental loading and querying by reducing the number of files that need to be scanned123. Parquet files are supported by both dedicated SQL pool and serverless SQL pool in Azure Synapse Analytics2.

質問 # 104
......

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