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You are troubleshooting a slice in Microsoft Azure Data Factory for a dataset that has been in a waiting state for the last three days. The dataset should have been ready two days ago.
The dataset is being produced outside the scope of Azure Data Factory. The dataset is defined by using the following JSON code.
You need to modify the JSON code to ensure that the dataset is marked as ready whenever there is data in the data store.
Solution: You add a structure property to the dataset.
Does this meet the goal?
A. No
B. Yes
Answer: A
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References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/v1/data-factory-create-datasets
NEW QUESTION: 4
Which aspect of data poses the biggest challenge to using automated tools for data discovery and programmatic data classification?
A. Quality
B. Language
C. Quantity
D. Number of courses
Answer: A
Explanation:
The biggest challenge for properly using any programmatic tools in data discovery is the actual quality of the data, including the data being uniform and well structured, labels being properly applied, and other similar facets. Without data being organized in such a manner, it is extremely difficult for programmatic tools to automatically synthesize and make determinations from it. The overall quantity of data, as well as the number of sources, does not pose an enormous challenge for data discovery programs, other than requiring a longer time to process the data. The language of the data itself should not matter to a program that is designed to process it, as long as the data is well formed and consistent.