DP-203 Buch & DP-203 Schulungsunterlagen

Wollen Sie an der Microsoft DP-203 Zertifizierungsprüfung teilnehmen? Es gibt unbedingt viele Leute in Ihrer Nähe, die früher die DP-203 Prüfung gemacht haben. Weil es eine sehr wichtige Prüfung ist. Wenn Sie das DP-203 Zertifikat besitzen, können Sie viele Vorteile haben. So, wollen Sie nach anderen Zertifizierungsverfüger erkündigen, wie die DP-203 Prüfung zu bestehen? Es gibt natürlich viele Methoden für die Vorbereitung der DP-203 Prüfung, aber die hocheffektivste Methode ist, ein gutes Gerät zu benutzen. Und was ist das beste Gerät für Sie? Natürlich Microsoft DP-203 Dumps von It-Pruefung.

Die Microsoft DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure) ist eine wesentliche Zertifizierung für Datenfachleute, die sich für die Zusammenarbeit mit Datenentwicklungskonzepten auf der Microsoft Azure-Plattform interessieren. Die Prüfung soll das Wissen und das Verständnis einer Person von Azure Data Services, einschließlich der Azure Data Factory, der Azure -Synapsenanalyse und der Azure -Stream -Analyse, testen. Die DP-203-Zertifizierung ist eine hervorragende Möglichkeit, Ihr Know-how im Datenentwicklung auf Azure zu demonstrieren und Ihre Fähigkeit zu demonstrieren, Datenlösungen mithilfe von Azure Services zu entwerfen und zu implementieren.

Um sich auf die DP-203-Prüfung vorzubereiten, sollten Fachleute ein starkes Verständnis von Datenengineering-Konzepten und Erfahrung mit Microsoft Azure haben. Microsoft bietet eine Vielzahl von Ressourcen an, um Fachleuten bei der Vorbereitung auf die Prüfung zu helfen, einschließlich Studienführern, Schulungskursen und Praxisprüfungen. Darüber hinaus können Fachleute praktische Erfahrungen sammeln, indem sie an Datenengineering-Projekten auf Microsoft Azure arbeiten.

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DP-203 Schulungsunterlagen, DP-203 Deutsch

Auf unterschiedliche Art und Weise kann man verschiedene Zwecke erfüllen. Was wichtig ist, dass man welchen Weg einschlägt. Viele Leute beteiligen sich an der Microsoft DP-203 Zertifizierungsprüfung, um seine Lebens-und Arbeitsumstände zu verbessern. Wie alle wissen, dass es nicht so leicht ist, die Microsoft DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure) Zertifizierungsprüfung zu bestehen. Für die Prüfung verwendet man viel Energie und Zeit. Traurigerweise haben sie die Microsoft DP-203 Prüfung noch nicht bestanden.

Das Microsoft DP-203: Data Engineering bei Microsoft Azure Exam ist eine wichtige Zertifizierung für Fachleute, die im Bereich Data Engineering arbeiten. Es testet die Fähigkeiten und das Wissen des Kandidaten bei der Gestaltung und Implementierung von Datenlösungen mithilfe von Azure -Diensten. Kandidaten können sich auf die Prüfung vorbereiten, indem sie den offiziellen Microsoft -Schulungskurs belegen oder online verfügbare Studienmaterialien verwenden. Nachdem die Prüfung bestanden hat, erhalten die Kandidaten die Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate Certification, die zu besseren Beschäftigungsmöglichkeiten und höheren Gehältern führen kann.

Microsoft Data Engineering on Microsoft Azure DP-203 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q179-Q184):

179. Frage
You are building a database in an Azure Synapse Analytics serverless SQL pool.
You have data stored in Parquet files in an Azure Data Lake Storege Gen2 container.
Records are structured as shown in the following sample.
{
"id": 123,
"address_housenumber": "19c",
"address_line": "Memory Lane",
"applicant1_name": "Jane",
"applicant2_name": "Dev"
}
The records contain two applicants at most.
You need to build a table that includes only the address fields.
How should you complete the Transact-SQL statement? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/develop-tables-external-tables

180. Frage
You are designing an application that will use an Azure Data Lake Storage Gen 2 account to store petabytes of license plate photos from toll booths. The account will use zone-redundant storage (ZRS).
You identify the following usage patterns:
* The data will be accessed several times a day during the first 30 days after the data is created. The data must meet an availability SU of 99.9%.
* After 90 days, the data will be accessed infrequently but must be available within 30 seconds.
* After 365 days, the data will be accessed infrequently but must be available within five minutes.

Antwort:

Begründung:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/archive-rehydrate-overview

181. Frage
You are designing 2 solution that will use tables in Delta Lake on Azure Databricks.
You need to minimize how long it takes to perform the following:
*Queries against non-partitioned tables
* Joins on non-partitioned columns
Which two options should you include in the solution? Each correct answer presents part of the solution.
(Choose Correct Answer and Give Explanation and Reference to Support the answers based from Data Engineering on Microsoft Azure)

A. Z-Ordering
B. dynamic file pruning (DFP)
C. the clone command
D. Apache Spark caching

Antwort: A,D

Begründung:
1. Z-Ordering: Z-Ordering improves query performance by co-locating data that share the same column values in the same physical partitions. This reduces the need for shuffling data across nodes during query execution. By using Z-Ordering, you can avoid full table scans and reduce the amount of data processed.
2. Apache Spark caching: Caching data in memory can improve query performance by reducing the amount of data read from disk. This helps to speed up subsequent queries that need to access the same data. When you cache a table, the data is read from the data source and stored in memory. Subsequent queries can then read the data from memory, which is much faster than reading it from disk.
Explanation:
According to the information I found on the web, two options that you should include in the solution to minimize how long it takes to perform queries and joins on non-partitioned tables are:
Z-Ordering: This is a technique to colocate related information in the same set of files. This co-locality is automatically used by Delta Lake in data-skipping algorithms. This behavior dramatically reduces the amount of data that Delta Lake on Azure Databricks needs to read123.
Apache Spark caching: This is a feature that allows you to cache data in memory or on disk for faster access. Caching can improve the performance of repeated queries and joins on the same data. You can cache Delta tables using the CACHE TABLE or CACHE LAZY commands.
To minimize the time it takes to perform queries against non-partitioned tables and joins on non-partitioned columns in Delta Lake on Azure Databricks, the following options should be included in the solution:
Reference:
Delta Lake on Databricks: https://docs.databricks.com/delta/index.html
Best Practices for Delta Lake on Databricks: https://databricks.com/blog/2020/05/14/best-practices-for-delta-lake-on-databricks.html

182. Frage
You have the following table named Employees.

You need to calculate the employee_type value based on the hire_date value.
How should you complete the Transact-SQL statement? To answer, drag the appropriate values to the correct targets. Each value may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/language-elements/case-transact-sql

183. Frage
You are developing a solution using a Lambda architecture on Microsoft Azure.
The data at test layer must meet the following requirements:
Data storage:
* Serve as a repository (or high volumes of large files in various formats.
* Implement optimized storage for big data analytics workloads.
* Ensure that data can be organized using a hierarchical structure.
Batch processing:
* Use a managed solution for in-memory computation processing.
* Natively support Scala, Python, and R programming languages.
* Provide the ability to resize and terminate the cluster automatically.
Analytical data store:
* Support parallel processing.
* Use columnar storage.
* Support SQL-based languages.
You need to identify the correct technologies to build the Lambda architecture.
Which technologies should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Reference:
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

184. Frage
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