About AEE CEM Exam Questions

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Lasst ihm die Daumen, wirf mir nicht meine gute Erziehung vor, CEM Fragen Beantworten Manchmal sagte Myrte verschmitzt, aber bisher bin ich noch nie aus dem Versteck gekommen, um mit jeman- dem zu sprechen.

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Nun gedachte sie es vollständiger und folgerechter zu machen, Nur den https://echtefragen.it-pruefung.com/CEM.html Kopf hatte er nicht vorsichtig genug gehalten und ihn angeschlagen; er drehte ihn und rieb ihn an dem Teppich vor Ärger und Schmerz.

NEW QUESTION: 1
DynamoDB에 대한 다음 중 진실한 사실은 무엇입니까? 2 답 선택
A. DynamoDB는 비관적 잠금 모델을 사용합니다.
B. DynamoDB는 낙관적 동시성 제어를 사용합니다.
C. DynamoDB는 일관성을 위해 조건부 기록을 사용합니다.
D. DynamoDB는 읽는 동안 항목 액세스를 제한합니다.
E. DynamoDB는 쓰기 중 항목 액세스를 제한합니다.
Answer: B,C

NEW QUESTION: 2
The following SAS program is submitted:
options reuse=YES;
data sasuser RealEstate(compress=CHAR);
set sasuser houses;
run;
What is the effect of the REUSE=YES SAS system option?
A. It allows updates in place
B. It allows users to access the same SAS data set concurrently
C. It tracks and recycles free space
D. It allows a permanently stored SAS data set to be replaced
Answer: C

NEW QUESTION: 3
The command used to determine a file's type is
A. find
B. type
C. ls
D. file
Answer: D

NEW QUESTION: 4
Microsoft AzureでLambdaアーキテクチャを使用してソリューションを開発しています。
テストレイヤーのデータは、次の要件を満たしている必要があります。
データストレージ：
*リポジトリ（またはさまざまな形式の大量の大容量ファイル）として機能します。
*ビッグデータ分析ワークロード用に最適化されたストレージを実装します。
*階層構造を使用してデータを整理できるようにします。
バッチ処理：
*メモリ内の計算処理にはマネージドソリューションを使用します。
* Scala、Python、およびRプログラミング言語をネイティブにサポートします。
*クラスターを自動的にサイズ変更および終了する機能を提供します。
Analytical data store:
* Support parallel processing.
* Use columnar storage.
* Support SQL-based languages.
Lambdaアーキテクチャを構築するには、正しいテクノロジーを特定する必要があります。
どのテクノロジーを使用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ます
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Data storage: Azure Data Lake Store
A key mechanism that allows Azure Data Lake Storage Gen2 to provide file system performance at object storage scale and prices is the addition of a hierarchical namespace. This allows the collection of objects/files within an account to be organized into a hierarchy of directories and nested subdirectories in the same way that the file system on your computer is organized. With the hierarchical namespace enabled, a storage account becomes capable of providing the scalability and cost-effectiveness of object storage, with file system semantics that are familiar to analytics engines and frameworks.
Batch processing: HD Insight Spark
Aparch Spark is an open-source, parallel-processing framework that supports in-memory processing to boost the performance of big-data analysis applications.
HDInsight is a managed Hadoop service. Use it deploy and manage Hadoop clusters in Azure. For batch processing, you can use Spark, Hive, Hive LLAP, MapReduce.
Languages: R, Python, Java, Scala, SQL
Analytic data store: SQL Data Warehouse
SQL Data Warehouse is a cloud-based Enterprise Data Warehouse (EDW) that uses Massively Parallel Processing (MPP).
SQL Data Warehouse stores data into relational tables with columnar storage.
References:
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