Sie planen, eine Azure Data Factory-Pipeline zu erstellen, die einen Zuordnungsdatenfluss enthält.
Sie verfügen über JSON-Daten, die Objekte mit verschachtelten Arrays enthalten.
Sie müssen die JSON-formatierten Daten in einen tabellarischen Datensatz umwandeln. Der Datensatz muss für jedes Element in den Arrays ein Tow enthalten.
Welche Transformationsmethode sollten Sie im Mapping-Datenfluss verwenden?

• A. neuer Zweig
• B. Pivot aufheben
• C. abflachen
• D. Zeile ändern

Sie implementieren ein Enterprise Data Warehouse in Azure Synapse Analytics.
Sie verfügen über eine große Faktentabelle mit einer Größe von 10 Terabyte (TB).
Eingehende Abfragen verwenden die Primärschlüsselspalte „SaleKey“, um Daten abzurufen, wie in der folgenden Tabelle dargestellt:

Sie müssen die große Faktentabelle auf mehrere Knoten verteilen, um die Leistung der Tabelle zu optimieren.
Welche Technologie sollten Sie verwenden?

• A. Heap-Tabelle mit Verteilungsreplikation
• B. Hash-verteilte Tabelle mit gruppiertem Columnstore-Index
• C. Round-Robin-verteilte Tabelle mit Clustered-Index
• D. Hash-verteilte Tabelle mit Clustered-Index
• E. Round-Robin-verteilte Tabelle mit gruppiertem Columnstore-Index

Sie verfügen über eine Microsoft SQL Server-Datenbank, die ein drittes Normalformschema verwendet.
Sie planen, die Daten in der Datenbank in ein Sternschema in einem dedizierten SQI-Pool von Azure Synapse Analytics zu migrieren.
Sie müssen die Dimensionstabellen entwerfen. Die Lösung muss Lesevorgänge optimieren.
Was sollten Sie in die Lösung einbeziehen? Um zu antworten, wählen Sie die entsprechenden Optionen im Antwortbereich aus.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Sie verfügen über eine Azure Data Factory-Pipeline mit den in der folgenden Abbildung gezeigten Aktivitäten.

Verwenden Sie die Dropdown-Menüs, um die Antwortmöglichkeit auszuwählen, die jede Aussage basierend auf den in der Grafik dargestellten Informationen vervollständigt.
HINWEIS: Jede richtige Auswahl ist einen Punkt wert.

Hinweis: Diese Frage ist Teil einer Reihe von Fragen, die dasselbe Szenario darstellen. Jede Frage in der Reihe enthält eine einzigartige Lösung, die die angegebenen Ziele erreichen könnte. Für einige Fragensätze gibt es möglicherweise mehr als eine richtige Lösung, während für andere möglicherweise keine richtige Lösung vorhanden ist.
Nachdem Sie eine Frage in diesem Abschnitt beantwortet haben, können Sie NICHT mehr darauf zurückkommen. Daher werden diese Fragen nicht im Überprüfungsbildschirm angezeigt.
Sie planen, einen Azure Databricks-Arbeitsbereich mit einer mehrstufigen Struktur zu erstellen. Der Arbeitsbereich enthält die folgenden drei Workloads:
* Eine Arbeitsbelastung für Dateningenieure, die Python und SQL verwenden.
* Eine Arbeitslast für Jobs, die Notebooks ausführen, die Python, Scala und SOL verwenden.
* Eine Arbeitslast, mit der Datenwissenschaftler Ad-hoc-Analysen in Scala und R durchführen.
Das Unternehmensarchitekturteam Ihres Unternehmens identifiziert die folgenden Standards für Databricks-Umgebungen:
* Die Dateningenieure müssen sich einen Cluster teilen.
* Der Job-Cluster wird mithilfe eines Anforderungsprozesses verwaltet, bei dem Datenwissenschaftler und Dateningenieure gepackte Notebooks für die Bereitstellung im Cluster bereitstellen.
* Allen Datenwissenschaftlern muss ein eigener Cluster zugewiesen werden, der nach 120 Minuten Inaktivität automatisch beendet wird. Derzeit gibt es drei Datenwissenschaftler.
Sie müssen die Databricks-Cluster für die Arbeitslasten erstellen.
Lösung: Sie erstellen einen Standardcluster für jeden Datenwissenschaftler, einen High Concurrency-Cluster für die Dateningenieure und einen High Concurrency-Cluster für die Jobs.
Erfüllt dies das Ziel?

• A. Ja
• B. Nein