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NEW QUESTION: 1
DRAG DROP
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Answer:
Explanation:
NEW QUESTION: 2
会社のデータエンジニアリングソリューションを開発します。
プロジェクトでは、リアルタイムのTwitterフィードの分析が必要です。特定のキーワードを含む投稿は、Microsoft Azureで保存および処理され、Microsoft Power BIを使用して表示される必要があります。ソリューションを実装する必要があります。
どの5つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
Answer:
Explanation:
Explanation
Step 1: Create an HDInisght cluster with the Spark cluster type
Step 2: Create a Jyputer Notebook
Step 3: Create a table
The Jupyter Notebook that you created in the previous step includes code to create an hvac table.
Step 4: Run a job that uses the Spark Streaming API to ingest data from Twitter Step 5: Load the hvac table into Power BI Desktop You use Power BI to create visualizations, reports, and dashboards from the Spark cluster data.
References:
https://acadgild.com/blog/streaming-twitter-data-using-spark
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-use-with-data-lake-store
NEW QUESTION: 3
企業が大規模なアプリケーションをオンプレミスで実行しています。そのテクノロジースタックは、Webサーバープラットフォーム用のMicrosoft .NETとデータベース用のApache Cassandraで構成されています。会社は、サービスの信頼性を向上させるためにアプリケーションをAWSに移行したいと考えています。 ITチームは、このインフラストラクチャの容量管理と保守に費やす時間も削減したいと考えています。開発チームは、移行をサポートするためにコードを変更する用意があります。
移行後に管理する最も複雑な設計はどれですか？
A. Webサーバーを、マルチAZ Auto Scaling構成で.NETプラットフォームを実行しているAWS Elastic Beanstalk環境に移行します。既存のCassandraデータベースをAmazon DynamoDBに移行します。
B. Webサーバーを、マルチAZ Auto Scaling構成で.NETプラットフォームを実行しているAWS Elastic Beanstalk環境に移行します。 Cassandraデータベースを、マルチAZ構成で実行されているAmazon EC2インスタンスに移行します。
C. .NETを実行しているAuto ScalingグループのAmazon EC2インスタンスにウェブサーバーを移行します。
複数のリードレプリカを使用して、既存のCassandraデータベースをAmazon Auroraに移行し、両方をマルチAZモードで実行します。
D. .NETを実行しているAuto ScalingグループのAmazon EC2インスタンスにウェブサーバーを移行します。
既存のCassandraデータベースをAmazon DynamoDBに移行します。
Answer: A
NEW QUESTION: 4
HDInsightクラスターでSparkジョブとして実行されるデータ処理ソリューションを設計しています。このソリューションは、小売業者のオンライン注文に関するほぼリアルタイムの情報を提供するために使用されます。
ソリューションには、概要情報を表示する企業イントラネット上のページを含める必要があります。
概要情報ページは、次の要件を満たしている必要があります。
*これまでの売上の概要を、製品カテゴリ、価格帯、レビュー範囲別にグループ化して表示します。
*総売上、1日前の売上、1年前の売上などの売上概要情報を表示します。
*新しい注文の情報をできるだけ早く反映します。
ソリューションの設計を推奨する必要があります。
何を勧めますか？回答するには、回答領域で適切な構成を選択します。
Answer:
Explanation:
Explanation:
Box 1: DataFrame
DataFrames
Best choice in most situations.
Provides query optimization through Catalyst.
Whole-stage code generation.
Direct memory access.
Low garbage collection (GC) overhead.
Not as developer-friendly as DataSets, as there are no compile-time checks or domain object programming.
Box 2: parquet
The best format for performance is parquet with snappy compression, which is the default in Spark 2.x. Parquet stores data in columnar format, and is highly optimized in Spark.
Incorrect Answers:
DataSets
Good in complex ETL pipelines where the performance impact is acceptable.
Not good in aggregations where the performance impact can be considerable.
RDDs
You do not need to use RDDs, unless you need to build a new custom RDD.
No query optimization through Catalyst.
No whole-stage code generation.
High GC overhead.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-perf