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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Ingest and transform data | 30–35% | - Design and implement data loading patterns
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| Monitor and optimize an analytics solution | 30–35% | - Monitor analytics solutions
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| Implement and manage an analytics solution | 30–35% | - Manage data lifecycle and governance
|
>> Microsoft DP-700 Prüfungsinformationen <<
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105. Frage
You have a Fabric workspace that contains a large table named Table1. Table1 contains 2 billion rows.
You have a data source that generates a data file every 30 minutes The file contains only changes that occurred since the last file was generated.
You plan to deploy a data pipeline that will process each data file when it is generated and load the contents into Table1. You need to recommend which loading pattern to use for the following operations:
* Create new records.
* Delete existing records.
The solution must support the versioning of existing records.
What should you recommend for each operation? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
106. Frage
HOTSPOT
You are processing streaming data from an external data provider.
You have the following code segment.
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation:
Litware from New York will be displayed at the top of the result set - Yes The data is sorted first by Location in descending order and then by UnitsSold in descending order. Since " New York " is alphabetically the last Location, it will appear first in the result set. Within " New York " , Litware has the highest UnitsSold (1000), so it will be displayed at the top.
Fabrikam in Seattle will have value = 2 in the Rank column - No
The row_rank_dense function assigns dense ranks based on UnitsSold within each location. In " Seattle " :
Contoso has UnitsSold = 300 # Rank 1
Litware has UnitsSold = 100 # Rank 2
Fabrikam also has UnitsSold = 100, so it shares the same rank (2) as Litware.
Litware in San Francisco will have the same value in the Rank column as Litware in New York - No The rank is calculated separately for each location. In " San Francisco " :
Both Relecloud and Litware have UnitsSold = 500, so they share the same rank (1).
In " New York " , Litware has the highest UnitsSold = 1000 # Rank 1.
Since ranks are calculated independently for each location, Litware in San Francisco does not share the same rank as Litware in New York.
107. Frage
You need to recommend a solution for handling old files. The solution must meet the technical requirements.
What should you include in the recommendation?
Antwort: A
108. Frage
You need to recommend a Fabric streaming solution that will use the sources shown in the following table.
The solution must minimize development effort.
What should you include in the recommendation for each source? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Antwort:
Begründung:
109. Frage
You have a Google Cloud Storage (GCS) container named storage1 that contains the files shown in the following table.
You have a Fabric workspace named Workspace1 that has the cache for shortcuts enabled. Workspace1 contains a lakehouse named Lakehouse1. Lakehouse1 has the shortcuts shown in the following table.
You need to read data from all the shortcuts.
Which shortcuts will retrieve data from the cache?
Antwort: F
Begründung:
When reading data from shortcuts in Fabric (in this case, from a lakehouse like Lakehouse1), the cache for shortcuts helps by storing the data locally for quick access. The last accessed timestamp and the cache expiration rules determine whether data is fetched from the cache or from the source (Google Cloud Storage, in this case).
Products: The ProductFile.parquet was last accessed 12 hours ago. Since the cache has data available for up to
12 hours, it is likely that this data will be retrieved from the cache, as it hasn't been too long since it was last accessed.
Stores: The StoreFile.json was last accessed 4 hours ago, which is within the cache retention period.
Therefore, this data will also be retrieved from the cache.
Trips: The TripsFile.csv was last accessed 48 hours ago. Given that it's outside the typical caching window (assuming the cache has a maximum retention period of around 24 hours), it would not be retrieved from the cache. Instead, it will likely require a fresh read from the source.
110. Frage
......
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