毎日、会社はAzure Blob StorageとAzure Data Lake Storageに何百ものファイルを保存することを計画しています。
会社は寄木細工の床のフォーマットを使用します。
次の要件を満たすパイプラインを開発する必要があります。
6時間ごとにデータを処理する

対話型データ分析機能を提供する

ソリッドステートドライブ(SSD)キャッシングを使用してデータを処理する機能を提供します

有向非巡回グラフ(DAG)処理メカニズムを使用する

プロセスを監視するためのREST API呼び出しをサポートする

Pythonのネイティブサポートを提供する

Microsoft Power BIと統合する

パイプラインを実装するために適切なデータテクノロジを選択する必要があります。
どのデータ技術を実装する必要がありますか?
正解:B
説明/参照:
Explanation:
Stormは、あなたが使い慣れているかもしれないApache Hadoop MapReduceジョブの代わりにトポロジーを実行します。
ストームトポロジは、有向非巡回グラフ(DAG)に配置された複数のコンポーネントで構成されています。データはグラフ内のコンポーネント間を流れます。各コンポーネントは1つ以上のデータストリームを消費し、オプションで1つ以上のストリームを送信できます。
PythonはStormコンポーネントの開発に使用できます。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/storm/apache-storm-overview