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Mit größtem Vergnügen, Vielleicht meinen Sie am Ende das Tagebuch, https://echtefragen.it-pruefung.com/Databricks-Machine-Learning-Associate.html das er vom Präsidenten erhalten hat, Ja, an die drei kann ich mich erinnern, Ich sah den Herrn das Haupt ein wenig neigen.

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NEW QUESTION: 1

A. Option A
B. Option B
C. Option D
D. Option C
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Which of the following are ways in which joins can be made using SAP BW on SAP HANA?
A. An Advanced DSO can create joins between master data and transaction data
B. BW Composite Provider can provide inner and outerjoins
C. Transformations can perform joins of multiple DataSources
D. A native SAP HANA calculation view can perform inner and outerjoins
E. A BW InfoSet can be used to create a temporal join
Answer: A,B,D,E

NEW QUESTION: 3
Inventory levels must be calculated by subtracting the current day's sales from the previous day's final inventory.
Which two options provide Litware with the ability to quickly calculate the current inventory levels by store and product? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Consume the output of the event hub by using Azure Stream Analytics and aggregate the data by store and product. Output the resulting data into Databricks. Calculate the inventory levels in Databricks and output the data to Azure Blob storage.
B. Output Event Hubs Avro files to Azure Blob storage. Use Transact-SQL to calculate the inventory levels by using PolyBase in Azure SQL Data Warehouse.
C. Consume the output of the event hub by using Azure Stream Analytics and aggregate the data by store and product. Output the resulting data directly to Azure SQL Data Warehouse. Use Transact-SQL to calculate the inventory levels.
D. Output Event Hubs Avro files to Azure Blob storage. Trigger an Azure Data Factory copy activity to run every 10 minutes to load the data into Azure SQL Data Warehouse. Use Transact-SQL to aggregate the data by store and product.
E. Consume the output of the event hub by using Databricks. Use Databricks to calculate the inventory levels and output the data to Azure SQL Data Warehouse.
Answer: C,D
Explanation:
Explanation
A: Azure Stream Analytics is a fully managed service providing low-latency, highly available, scalable complex event processing over streaming data in the cloud. You can use your Azure SQL Data Warehouse database as an output sink for your Stream Analytics jobs.
E: Event Hubs Capture is the easiest way to get data into Azure. Using Azure Data Lake, Azure Data Factory, and Azure HDInsight, you can perform batch processing and other analytics using familiar tools and platforms of your choosing, at any scale you need.
Note: Event Hubs Capture creates files in Avro format.
Captured data is written in Apache Avro format: a compact, fast, binary format that provides rich data structures with inline schema. This format is widely used in the Hadoop ecosystem, Stream Analytics, and Azure Data Factory.
Scenario: The application development team will create an Azure event hub to receive real-time sales data, including store number, date, time, product ID, customer loyalty number, price, and discount amount, from the point of sale (POS) system and output the data to data storage in Azure.
Reference:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-integrate-azure-stream-analy
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/event-hubs/event-hubs-capture-overview

NEW QUESTION: 4
한 회사가 전자 상거래 웹 사이트를 시작하고 Amazon S3에서 정적 데이터를 호스팅합니다. 회사는 총 GET 및 PUT 요청에 대해 초당 약 1,000 개의 트랜잭션 (TPS)을 예상합니다. 모든 요청을 추적하려면 로깅을 활성화해야 하며 감사 목적으로 보관해야 합니다.
가장 비용 효율적인 솔루션은 무엇입니까?
A. S3 서버 액세스 로깅을 활성화하고 수명주기 정책을 생성하여 데이터를 90 일 내에 Amazon S3 Glacier로 이동합니다.
B. S3 버킷 수준 작업에 대해 AWS CloudTrail 로깅을 활성화하고 90 일 내에 데이터를 만료하는 수명주기 정책을 생성합니다.
C. S3 버킷 수준 작업에 대해 AWS CloudTrail 로깅을 활성화하고 90 일 이내에 로그 버킷에서 Amazon S3 Glacier로 데이터를 이동하는 수명주기 정책을 생성합니다.
D. S3 서버 액세스 로깅을 활성화하고 수명주기 정책을 생성하여 90 일 이내에 데이터를 만료합니다.
Answer: B