最新的Microsoft Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric (DP-700日本語版) - DP-700日本語免費考試真題

Fabricウェアハウス「Warehouse1」には、「Table1」という名前のテーブルが含まれています。Table1には、文字列値を格納する以下の列が含まれています。
* ファーストネーム
* 電話
* メール
Microsoft Entraには、Group1とGroup2という名前の2つのセキュリティグループがあります。どちらのグループのメンバーもTable1を照会して、FirstName、Phone、Emailのすべての値を確認できます。
Table1を以下の要件を満たすように設定する必要があります。
グループ1のメンバーは、電話番号の最後の3文字のみが表示されるようにマスクされた値を見る必要があります。
Group1のメンバーは、FirstNameのマスクされていない値を見る必要があります。
グループ2のメンバーは、すべての列についてマスクされていない値を見ることができる必要があります。
ソリューションは、Fabricウェアハウスがサポートする権限とT-SQLを使用する必要があります。
何を設定すればよいですか?回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注:正解ごとに1ポイントが加算されます。
正確答案:

Explanation:
FabricワークスペースにWorkspace1という名前があり、その中にLakehouse1という名前で湖畔の家があります。
PySparkベースのデータ変換プロセスを自動化する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
* ユーザーがPySparkコードを対話的に編集およびテストできるようにする。
* コードが自動実行に対応できることを確認してください。
どの3つの行動を順番に行うべきですか?
正確答案:

Explanation:
The correct sequence is Create a notebook # Attach the notebook to Lakehouse1 # Create a data pipeline
.
First, create a Fabric notebook because notebooks provide the interactive development environment required for authoring, executing, debugging, and testing PySpark code. Microsoft describes Fabric notebooks as a primary code item for developing Apache Spark workloads and specifically supports their use for data ingestion, preparation, and transformation.
Second, attach the notebook to Lakehouse1 . Attaching a lakehouse establishes the notebook ' s lakehouse context, allowing PySpark code to access the lakehouse ' s Files and Tables through Spark and OneLake. This enables developers to interactively validate the transformation against the required Fabric data.
Third, create a data pipeline and use a Notebook activity to operationalize the notebook. Fabric Data Factory explicitly supports running Fabric notebooks as pipeline activities for automated data transformation workflows. Pipelines can subsequently be run manually, scheduled, or incorporated into larger orchestration processes.
Converting the notebook to an Apache Spark job definition is unnecessary; Spark job definitions are separate executable Fabric items. Publishing the notebook is also not required for pipeline execution.
Study Guide reference: Ingest and transform data # Transform data with Apache Spark # Fabric notebooks # Orchestrate processes and schedules with Data Factory pipelines.
Fabric ワークスペースがあります。
半構造化データがあります。
データの読み取りにはT-SQL、KQL、Apache Sparkを使用する必要があります。データの書き込みはSparkのみで行われます。
データを保存するために何を使用すればよいですか?

正確答案: C
說明:(僅 Fast2test 成員可見)
会社には、Workspace1 と Workspace2 という 2 つの Fabric ワークスペースを使用する営業部門があります。
会社は、ワークスペースを整理するためにドメイン戦略を実装することを決定しました。
ユーザーが次のタスクを実行できることを確認する必要があります。
営業部門用の新しいドメインを作成します。
東部地域用と西部地域用の 2 つのサブドメインを作成します。
Workspace1 を東部地域のサブドメインに割り当てます。
Workspace2 を west リージョンのサブドメインに割り当てます。
ソリューションは最小権限の原則に従う必要があります。
ユーザーにどのロールを割り当てる必要がありますか?

正確答案: B
ホットスポット
天気データを含む Azure Event Hubs データ ソースがあります。
Eventstream1 という名前のイベントストリームを使用して、データソースからデータを取り込みます。Eventstream1 は、レイクハウスを宛先として使用します。
City属性の値がKansasである行のみをデータソースからバッチインジェストする必要があります。フィルターは出力先の前に追加する必要があります。ソリューションは開発労力を最小限に抑える必要があります。
データプロセッサとフィルタリングには何を使用すればよいですか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正確答案:

Explanation:
シークレットが含まれる KeyVaultl という名前の Azure キー コンテナーがあります。
Workspace! という名前の Fabric ワークスペースがあります。Workspace! には、次のタスクを実行する Notebookl という名前のノートブックが含まれています。
* ステージデータをレイクハウス内のターゲットテーブルにロードします
* セマンティックモデルの更新をトリガーします
Notebookl に、Fabric API を使用してセマンティックモデルの更新を監視する機能を追加する予定です。認証トークンを生成するには、KeyVaultl から登録済みのアプリケーション ID とシークレットを取得する必要があります。解決策: 次のコードセグメントを使用します。
notebookutils. credentials.getSecret を使用して、キー コンテナーの URL とリンクされたサービスの名前を指定します。
これは目標を満たしていますか?

正確答案: A
Workspace1 という Fabric ワークスペースがあり、その中に Warehouse2 というウェアハウスがあります。データアナリストのチームは Workspace1 への閲覧者ロールアクセス権を持っています。次のステートメントを実行してテーブルを作成します。

チームが Creditcard 属性の最初の 2 文字と最後の 4 文字のみを表示できるようにする必要があります。
この文をどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
正確答案:

Explanation:

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