QUESTION NO: 1
Workspace1이라는 이름의 Fabric 워크스페이스가 있고, 그 안에 Eventstream1이라는 이름의 이벤트 스트림이 있습니다.
Eventstream1은 Eventhub1이라는 이름의 Azure 이벤트 허브에서 데이터를 읽습니다.
Eventhub1에는 다음과 같은 열이 포함되어 있습니다.
이름
데이터 유형
머신아이드
인터
유효 탑재량
동적
날짜 및 시간
날짜 및 시간
위치
끈
페이로드 열에 연속 백분위수 계산 기능을 추가해야 합니다. 개발 노력은 최소화되어야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Workspace1이라는 이름의 Fabric 워크스페이스가 있고, 그 안에 Eventstream1이라는 이름의 이벤트 스트림이 있습니다.
Eventstream1은 Eventhub1이라는 이름의 Azure 이벤트 허브에서 데이터를 읽습니다.
Eventhub1에는 다음과 같은 열이 포함되어 있습니다.
이름
데이터 유형
머신아이드
인터
유효 탑재량
동적
날짜 및 시간
날짜 및 시간
위치
끈
페이로드 열에 연속 백분위수 계산 기능을 추가해야 합니다. 개발 노력은 최소화되어야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 2
연구 부서의 데이터 분석 요구 사항을 충족하는 패브릭 용량 SKU 유형을 추천해야 합니다. 어떤 유형을 추천하시겠습니까?
연구 부서의 데이터 분석 요구 사항을 충족하는 패브릭 용량 SKU 유형을 추천해야 합니다. 어떤 유형을 추천하시겠습니까?
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 3
Fabric 테넌트가 있습니다.
Fabric Data Factory 파이프라인을 생성하고 있습니다.
현재 월의 활성 고객 수와 고객별 평균 매출액을 반환하는 저장 프로시저가 있습니다.
데이터 웨어하우스에 저장된 프로시저를 실행하는 액티비티를 추가해야 합니다. 반환된 값은 파이프라인의 하위 액티비티에서 사용할 수 있어야 합니다.
어떤 유형의 활동을 추가해야 할까요?
Fabric 테넌트가 있습니다.
Fabric Data Factory 파이프라인을 생성하고 있습니다.
현재 월의 활성 고객 수와 고객별 평균 매출액을 반환하는 저장 프로시저가 있습니다.
데이터 웨어하우스에 저장된 프로시저를 실행하는 액티비티를 추가해야 합니다. 반환된 값은 파이프라인의 하위 액티비티에서 사용할 수 있어야 합니다.
어떤 유형의 활동을 추가해야 할까요?
Correct Answer: D
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QUESTION NO: 4
귀하는 Lakehouse1이라는 이름의 호숫가 주택이 포함된 Fabric 임대 계약을 보유하고 있습니다.
100개의 IoT 장치에서 수집된 측정값이 Lakehouse1의 Delta 테이블에 추가됩니다. 각 측정값 세트는 약 25KB입니다. 매일 약 10GB의 데이터가 수신됩니다.
테이블 및 SparkSession 설정은 모두 기본값으로 설정되어 있습니다.
쿼리 실행 속도가 느리다는 것을 발견했습니다. 또한 레이크하우스 스토리지에는 더 이상 사용되지 않는 데이터와 로그 파일이 있습니다.
더 이상 사용하지 않는 파일을 삭제하고, 작은 파일들을 합쳐서 각 파일의 목표 크기를 1GB로 만들어야 합니다.
어떻게 해야 할까요? 답을 찾으려면 적절한 작업을 해당 요구 사항으로 드래그하세요. 각 작업은 한 번, 여러 번 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수도 있습니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
귀하는 Lakehouse1이라는 이름의 호숫가 주택이 포함된 Fabric 임대 계약을 보유하고 있습니다.
100개의 IoT 장치에서 수집된 측정값이 Lakehouse1의 Delta 테이블에 추가됩니다. 각 측정값 세트는 약 25KB입니다. 매일 약 10GB의 데이터가 수신됩니다.
테이블 및 SparkSession 설정은 모두 기본값으로 설정되어 있습니다.
쿼리 실행 속도가 느리다는 것을 발견했습니다. 또한 레이크하우스 스토리지에는 더 이상 사용되지 않는 데이터와 로그 파일이 있습니다.
더 이상 사용하지 않는 파일을 삭제하고, 작은 파일들을 합쳐서 각 파일의 목표 크기를 1GB로 만들어야 합니다.
어떻게 해야 할까요? 답을 찾으려면 적절한 작업을 해당 요구 사항으로 드래그하세요. 각 작업은 한 번, 여러 번 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 드래그하거나 스크롤해야 할 수도 있습니다.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Remove the files: Run the VACUUM command on a schedule.
Combine the files: Set the optimizeWrite table setting. or Run the OPTIMIZE command on a schedule.
To remove files that are no longer used, the VACUUM command is used in Delta Lake to clean up invalid files from a table. To combine smaller files into larger ones, you can either set the optimizeWrite setting to combine files during write operations or use the OPTIMIZE command, which is a Delta Lake operation used to compact small files into larger ones.
QUESTION NO: 5
Microsoft Power BI Desktop에서 보고서와 시맨틱 모델을 만들고 있습니다.
값 측정값은 다음 그림과 같은 표현식을 갖습니다.
아래 그림에 제시된 정보를 바탕으로 각 문장을 완성하는 답을 드롭다운 메뉴에서 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Microsoft Power BI Desktop에서 보고서와 시맨틱 모델을 만들고 있습니다.
값 측정값은 다음 그림과 같은 표현식을 갖습니다.
아래 그림에 제시된 정보를 바탕으로 각 문장을 완성하는 답을 드롭다운 메뉴에서 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.
Correct Answer:
Explanation:
Comprehensive Detailed Explanation
Step 1: Reviewing the provided DAX expression
SWITCH(
SELECTEDVALUE(Metric[Metric]),
" # of Customers " , " # " ,
" Gross Margin % " , " 0.00% " ,
" #,### "
)
This is applied as a dynamic format string.
It changes the display formatting of the Value measure depending on the selected metric.
Step 2: Identify the feature
The screenshot shows Format = Dynamic in the Power BI Modeling tab.
This confirms that a dynamic format string has been applied.
So, for the first blank # dynamic format string.
Step 3: Identify the output formats
If the metric = # of Customers # format is " # " # whole numbers.
If the metric = Gross Margin % # format is " 0.00% " # percentages.
Fallback # " #,### " # also whole numbers.
Thus, the measure supports both whole numbers and percentages.
So, for the second blank # percentages or whole numbers.
References
Dynamic format strings in Power BI
SWITCH function in DAX
QUESTION NO: 6
현재 Fabric 테넌트에는 Workspace1과 Workspace2라는 이름의 워크스페이스 두 개가 있습니다.
Workspace1은 개발 환경으로 사용됩니다.
Workspace2는 운영 환경으로 사용됩니다.
각 환경은 서로 다른 스토리지 계정을 사용합니다.
Workspace1에는 Dataflow1이라는 이름의 Dataflow Gen2가 있습니다. Dataflow1의 데이터 소스는 Blob 스토리지에 있는 CSV 파일입니다.
Workspace1의 항목을 Workspace2로 배포하기 위한 배포 파이프라인을 구현할 계획입니다.
데이터 소스가 운영 환경에서 올바른 위치를 참조하는지 확인해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
현재 Fabric 테넌트에는 Workspace1과 Workspace2라는 이름의 워크스페이스 두 개가 있습니다.
Workspace1은 개발 환경으로 사용됩니다.
Workspace2는 운영 환경으로 사용됩니다.
각 환경은 서로 다른 스토리지 계정을 사용합니다.
Workspace1에는 Dataflow1이라는 이름의 Dataflow Gen2가 있습니다. Dataflow1의 데이터 소스는 Blob 스토리지에 있는 CSV 파일입니다.
Workspace1의 항목을 Workspace2로 배포하기 위한 배포 파이프라인을 구현할 계획입니다.
데이터 소스가 운영 환경에서 올바른 위치를 참조하는지 확인해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 7
Eventhousel이라는 Fabric 이벤트하우스가 있으며, 이 이벤트하우스에는 Weatherdata라는 테이블이 있습니다. Weatherdata 테이블의 데이터 예시는 다음 표에 나와 있습니다.
Eventhouse1의 데이터를 조작하기 위해 KQL 쿼리셋을 사용할 계획입니다. 결과 집합에는 다음 열이 포함되어야 합니다.
쿼리를 작성해야 합니다.
어떤 네 개의 KQL 문장을 순서대로 사용해야 합니까? 정답을 맞추려면 문장 목록에서 적절한 문장을 답란으로 옮기고 올바른 순서대로 배열하십시오.
Eventhousel이라는 Fabric 이벤트하우스가 있으며, 이 이벤트하우스에는 Weatherdata라는 테이블이 있습니다. Weatherdata 테이블의 데이터 예시는 다음 표에 나와 있습니다.
Eventhouse1의 데이터를 조작하기 위해 KQL 쿼리셋을 사용할 계획입니다. 결과 집합에는 다음 열이 포함되어야 합니다.
쿼리를 작성해야 합니다.
어떤 네 개의 KQL 문장을 순서대로 사용해야 합니까? 정답을 맞추려면 문장 목록에서 적절한 문장을 답란으로 옮기고 올바른 순서대로 배열하십시오.
Correct Answer:
Explanation:
Comprehensive Detailed Explanation
Step 1: Understanding the requirement
We need a KQL query that:
Reads data from Weatherdata.
Orders by Datetime.
Calculates Delta_temperature as the difference between the current row and the preceding row.
Returns the final columns: Datetime, Lat, Long, Temperature, Delta_temperature.
Step 2: Evaluate the provided statements
Weatherdata # Starts the query with the source table.
| sort by Datetime asc # Ensures chronological order, required for prev() to work correctly.
| extend Delta_temperature = Temperature - prev(Temperature) # Computes difference between the current row and the previous row's temperature.
| project Datetime, Lat, Long, Temperature, Delta_temperature # Selects the required output columns.
Step 3: Incorrect choices (to avoid)
next(Temperature,1) # Would calculate the difference with the next row, not the previous.
prev(Temperature,2) # Would skip one row, giving the difference with two rows back, which is not needed.
summarize ... by Datetime # Aggregates the data; not required here since we just need row-level differences.
Step 4: Final Correct Sequence
Weatherdata
| sort by Datetime asc
| extend Delta_temperature = Temperature - prev(Temperature)
| project Datetime, Lat, Long, Temperature, Delta_temperature
References
prev() function in KQL
extend operator in KQL
project operator in KQL
QUESTION NO: 8
OneLake에 새로운 시맨틱 모델이 포함된 Fabric 테넌트가 있습니다.
Fabric 노트북을 사용하여 데이터를 Spark DataFrame으로 읽어들입니다.
모든 문자열 및 숫자 열에 대한 최소값, 최대값, 평균 및 표준 편차 값을 계산하려면 데이터를 평가해야 합니다.
해결 방법: 다음 PySpark 표현식을 사용합니다.
df.explain()
이것이 목표를 달성합니까?
OneLake에 새로운 시맨틱 모델이 포함된 Fabric 테넌트가 있습니다.
Fabric 노트북을 사용하여 데이터를 Spark DataFrame으로 읽어들입니다.
모든 문자열 및 숫자 열에 대한 최소값, 최대값, 평균 및 표준 편차 값을 계산하려면 데이터를 평가해야 합니다.
해결 방법: 다음 PySpark 표현식을 사용합니다.
df.explain()
이것이 목표를 달성합니까?
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 9
Workspace1이라는 이름의 Fabric 워크스페이스가 있습니다.
Workspace1에는 Model1이라는 모델을 포함하여 여러 개의 시맨틱 모델이 있습니다. Model1은 XMLA 엔드포인트를 사용하여 업데이트됩니다.
XMLA 엔드포인트의 쓰기 작업 속도를 높여야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Workspace1이라는 이름의 Fabric 워크스페이스가 있습니다.
Workspace1에는 Model1이라는 모델을 포함하여 여러 개의 시맨틱 모델이 있습니다. Model1은 XMLA 엔드포인트를 사용하여 업데이트됩니다.
XMLA 엔드포인트의 쓰기 작업 속도를 높여야 합니다.
어떻게 해야 할까요?
Correct Answer: C
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QUESTION NO: 10
Workspace1이라는 이름의 Fabric 워크스페이스가 있고, 그 안에 Lakehouse1이라는 이름의 호숫가 주택 모델이 있습니다.
Workspace1에서 Pipeline1이라는 이름의 데이터 파이프라인을 생성합니다.
Azure Storage 계정에 CSV 파일이 저장되어 있습니다.
Pipeline1에 CSV 파일의 데이터를 Lakehouse1로 복사하는 활동을 추가해야 합니다. 이 활동은 Power Query M 수식 언어를 지원해야 합니다.
어떤 유형의 활동을 추가해야 할까요?
Workspace1이라는 이름의 Fabric 워크스페이스가 있고, 그 안에 Lakehouse1이라는 이름의 호숫가 주택 모델이 있습니다.
Workspace1에서 Pipeline1이라는 이름의 데이터 파이프라인을 생성합니다.
Azure Storage 계정에 CSV 파일이 저장되어 있습니다.
Pipeline1에 CSV 파일의 데이터를 Lakehouse1로 복사하는 활동을 추가해야 합니다. 이 활동은 Power Query M 수식 언어를 지원해야 합니다.
어떤 유형의 활동을 추가해야 할까요?
Correct Answer: A
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