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Microsoft Administering Relational Databases on Microsoft Azure 認定 DP-300 試験問題 (Q19-Q24):

質問 # 19
You have an Azure subscription that is linked to a hybrid Azure Active Directory (Azure AD) tenant. The subscription contains an Azure Synapse Analytics SQL pool named Pool1.
You need to recommend an authentication solution for Pool1. The solution must support multi-factor authentication (MFA) and database-level authentication.
Which authentication solution or solutions 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：

Explanation:

Box 1: Azure AD authentication
Azure Active Directory authentication supports Multi-Factor authentication through Active Directory Universal Authentication.
Box 2: Contained database users
Azure Active Directory Uses contained database users to authenticate identities at the database level.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse- authentication


質問 # 20
You plan to develop a dataset named Purchases by using Azure Databricks. Purchases will contain the following columns:
* ProductID
* ItemPrice
* LineTotal
* Quantity
* StoreID
* Minute
* Month
* Hour
* Year
* Day
You need to store the data to support hourly incremental load pipelines that will vary for each StoreID. The solution must minimize storage costs.
How should you complete the code? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation:

Box 1: .partitionBy
Example:
df.write.partitionBy("y","m","d")
mode(SaveMode.Append)
parquet("/data/hive/warehouse/db_name.db/" + tableName)
Box 2: ("Year","Month","Day","Hour","StoreID")
Box 3: .parquet("/Purchases")
Reference:
https://intellipaat.com/community/11744/how-to-partition-and-write-dataframe-in-spark-without-deleting- partitions-with-no-new-data


質問 # 21
You have an Azure Data Lake Storage Gen2 container.
Data is ingested into the container, and then transformed by a data integration application. The data is NOT modified after that. Users can read files in the container but cannot modify the files.
You need to design a data archiving solution that meets the following requirements:
New data is accessed frequently and must be available as quickly as possible.
Data that is older than five years is accessed infrequently but must be available within one second when requested.
Data that us older than seven years is NOT accessed. After seven years, the data must be persisted at the lowest cost possible.
Costs must be minimized while maintaining the required availability.
How should you manage the data? 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/storage/blobs/storage-blob-storage-tiers


質問 # 22
You have an on-premises Microsoft SQL Server 2019 instance that hosts a database named DB1.
You plan to perform an online migration of DB1 to an Azure SQL managed instance by using the Azure Database Migration Service.
You need to create a backup of DB1 that is accessible to the Azure Database Migration Service.
What should you run for the backup and where should you store the backup? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

正解：

解説：

Explanation:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/dms/tutorial-sql-server-managed-instance-online


質問 # 23
You have an Azure Data Factory instance named ADF1 and two Azure Synapse Analytics workspaces named WS1 and WS2.
ADF1 contains the following pipelines:
* P1:Uses a copy activity to copy data from a nonpartitioned table in a dedicated SQL pool of WS1 to an Azure Data Lake Storage Gen2 account
* P2:Uses a copy activity to copy data from text-delimited files in an Azure Data Lake Storage Gen2 account to a nonpartitioned table in a dedicated SQL pool of WS2 You need to configure P1 and P2 to maximize parallelism and performance.
Which dataset settings should you configure for the copy activity of each pipeline? To answer, select the appropriate options in the answer area.

正解：

解説：

Explanation:

P1: Set the Partition option to Dynamic Range.
The SQL Server connector in copy activity provides built-in data partitioning to copy data in parallel.
P2: Set the Copy method to PolyBase
Polybase is the most efficient way to move data into Azure Synapse Analytics. Use the staging blob feature to achieve high load speeds from all types of data stores, including Azure Blob storage and Data Lake Store.
(Polybase supports Azure Blob storage and Azure Data Lake Store by default.) Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-azure-sql-data-warehouse
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/load-azure-sql-data-warehouse


質問 # 24
......

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