Microsoft Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric (DP-700 Korean Version) - DP-700 Korean Exam Practice Test

핫스팟
현재 Fabric 워크스페이스에 Lakehouse1과 Lakehouse2라는 두 개의 레이크하우스가 있습니다. Lakehouse1에는 Orderlines라는 Delta 테이블에 스테이징 데이터가 포함되어 있습니다. Lakehouse2에는 Dim_Customer라는 Type 2 SCD(Slowly Changing Dimension) 차원 테이블이 포함되어 있습니다.
Orderlines 테이블과 Dim_Customer 테이블의 데이터를 결합하여 Fact_Orders라는 새로운 팩트 테이블을 생성하는 쿼리를 작성해야 합니다. 새 테이블은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
과거 데이터를 기반으로 고객 주문을 분석할 수 있도록 설정합니다.
현재 속성을 기반으로 고객 주문 분석을 활성화합니다.
문장을 어떻게 완성해야 할까요? 답하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

Amazon S3 버킷의 데이터 사용이 기술 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.
어떻게 해야 할까요?

Warehouse1이라는 이름의 데이터 웨어하우스를 포함하는 Fabric 워크스페이스가 있습니다. 데이터는 데이터 파이프라인과 저장 프로시저를 사용하여 매일 Warehouse1에 로드됩니다.
일일 데이터 로드 시간이 예상보다 오래 걸린다는 것을 알게 되었습니다.
Warehouse1을 모니터링하여 현재 쿼리를 실행 중인 사용자의 이름을 파악해야 합니다.
어떤 보기 방식을 사용해야 할까요?

Eventstream1이라는 이벤트 스트림이 포함된 Fabric 워크스페이스가 있습니다. Eventstream1은 이벤트 스트림 처리를 사용하여 열 센서의 데이터를 처리한 다음 해당 데이터를 레이크하우스에 저장합니다.
Eventstream1에 온도의 표준 편차를 포함하도록 수정해야 합니다.
Eventstream1 로직에 어떤 변환 연산자를 포함해야 합니까?

참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제에는 제시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상일 수 있으며, 정답이 없는 문제 세트도 있습니다.
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Stream과 Reference라는 두 개의 테이블이 있는 KQL 데이터베이스가 있습니다. Stream 테이블에는 다음과 같은 형식의 스트리밍 데이터가 포함되어 있습니다.

참조에는 다음 형식의 참조 데이터가 포함되어 있습니다.

두 테이블 모두 수백만 개의 행을 포함하고 있습니다.
다음과 같은 KQL 쿼리셋이 있습니다.

KQL 쿼리셋 실행 시간을 줄여야 합니다.
해결 방법: 프로젝트를 확장 프로젝트로 변경합니다.
이것이 목표를 달성합니까?

Fabric 워크스페이스가 있습니다.
반정형 데이터가 있습니다.
데이터를 읽으려면 T-SQL, KQL 및 Apache Spark를 사용해야 합니다. 데이터는 Spark를 통해서만 기록됩니다.
데이터를 저장하려면 무엇을 사용해야 할까요?

참고: 이 문제는 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 문제 중 하나입니다. 각 문제에는 제시된 목표를 달성할 수 있는 고유한 해결책이 포함되어 있습니다. 일부 문제 세트에는 정답이 두 개 이상일 수 있으며, 정답이 없는 문제 세트도 있습니다.
이 섹션에서 질문에 답변한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 따라서 이 질문들은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Stream과 Reference라는 두 개의 테이블이 있는 KQL 데이터베이스가 있습니다. Stream 테이블에는 다음과 같은 형식의 스트리밍 데이터가 포함되어 있습니다.

참조에는 다음 형식의 참조 데이터가 포함되어 있습니다.

두 테이블 모두 수백만 개의 행을 포함하고 있습니다.
다음과 같은 KQL 쿼리셋이 있습니다.

KQL 쿼리셋 실행 시간을 줄여야 합니다.
해결 방법: 출력 열에 make_list() 함수를 추가합니다.
이것이 목표를 달성합니까?