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시험패스가능한DP-203시험대비공부

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Microsoft DP-203는 Microsoft Azure 플랫폼에서 데이터 엔지니어가 되고자 하는 개인들을 위한 시험입니다. 이 시험은 Azure 서비스를 사용하여 데이터 저장 솔루션, 데이터 처리 솔루션 및 데이터 모니터링 솔루션을 설계하고 구현하는 능력을 시험하는 것을 목적으로 합니다. 이 시험은 데이터 엔지니어를 위한 인기있는 자격증 시험 중 하나이며, Microsoft Azure 데이터 엔지니어링 분야에서 개인의 전문성을 측정하는 표준으로 전 세계적으로 인정받고 있습니다.

Microsoft DP-203 : Microsoft Azure의 데이터 엔지니어링은 Azure Data Services와 함께 일하는 데이터 엔지니어에게 중요한 인증 시험입니다. 이 시험은 후보자가 Azure Services를 사용하여 데이터 솔루션을 설계하고 구현하는 능력을 측정합니다. 데이터 스토리지 솔루션, 데이터 처리 솔루션 및 데이터 보안 솔루션을 포함한 다양한 주제를 다룹니다. 시험에 합격하면 경력 전망 개선 및 동료 및 고용주의 인정을 포함하여 수많은 혜택이 발생할 수 있습니다.

최신 Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate DP-203 무료샘플문제 (Q80-Q85):

질문 # 80
You are developing a solution using a Lambda architecture on Microsoft Azure.
The data at test layer must meet the following requirements:
Data storage:
* Serve as a repository (or high volumes of large files in various formats.
* Implement optimized storage for big data analytics workloads.
* Ensure that data can be organized using a hierarchical structure.
Batch processing:
* Use a managed solution for in-memory computation processing.
* Natively support Scala, Python, and R programming languages.
* Provide the ability to resize and terminate the cluster automatically.
Analytical data store:
* Support parallel processing.
* Use columnar storage.
* Support SQL-based languages.
You need to identify the correct technologies to build the Lambda architecture.
Which technologies should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area NOTE: Each correct selection is worth one point.

정답：

설명：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-namespace
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/batch-processing
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-overview-what-is

질문 # 81
You are building an Azure Data Factory solution to process data received from Azure Event Hubs, and then ingested into an Azure Data Lake Storage Gen2 container.
The data will be ingested every five minutes from devices into JSON files. The files have the following naming pattern.
/{deviceType}/in/{YYYY}/{MM}/{DD}/{HH}/{deviceID}_{YYYY}{MM}{DD}HH}{mm}.json You need to prepare the data for batch data processing so that there is one dataset per hour per deviceType. The solution must minimize read times.
How should you configure the sink for the copy activity? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

정답：

설명：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/concepts-pipeline-execution-triggers
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-file-system

질문 # 82
You have two Azure Storage accounts named Storage1 and Storage2. Each account holds one container and has the hierarchical namespace enabled. The system has files that contain data stored in the Apache Parquet format.
You need to copy folders and files from Storage1 to Storage2 by using a Data Factory copy activity. The solution must meet the following requirements:
* No transformations must be performed.
* The original folder structure must be retained.
* Minimize time required to perform the copy activity.
How should you configure the copy activity? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

정답：

설명：

Explanation
Graphical user interface, text, application, chat or text message Description automatically generated

Box 1: Parquet
For Parquet datasets, the type property of the copy activity source must be set to ParquetSource.
Box 2: PreserveHierarchy
PreserveHierarchy (default): Preserves the file hierarchy in the target folder. The relative path of the source file to the source folder is identical to the relative path of the target file to the target folder.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/format-parquet
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-azure-data-lake-storage

질문 # 83
You need to output files from Azure Data Factory.
Which file format should you use for each type of output? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

정답：

설명：

Explanation:

Box 1: Parquet
Parquet stores data in columns, while Avro stores data in a row-based format. By their very nature, column- oriented data stores are optimized for read-heavy analytical workloads, while row-based databases are best for write-heavy transactional workloads.
Box 2: Avro
An Avro schema is created using JSON format.
AVRO supports timestamps.
Note: Azure Data Factory supports the following file formats (not GZip or TXT).
* Avro format
* Binary format
* Delimited text format
* Excel format
* JSON format
* ORC format
* Parquet format
* XML format
Reference:
https://www.datanami.com/2018/05/16/big-data-file-formats-demystified

질문 # 84
The following code segment is used to create an Azure Databricks cluster.

For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

정답：

설명：

Reference:
https://adatis.co.uk/databricks-cluster-sizing/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/jobs
https://docs.databricks.com/administration-guide/capacity-planning/cmbp.html
https://docs.databricks.com/delta/index.html

질문 # 85
......

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