注:この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ステージングゾーンを含むAzureData LakeStorageアカウントがあります。
ステージングゾーンから増分データを取り込み、Rスクリプトを実行してデータを変換し、変換されたデータをAzure SynapseAnalyticsのデータウェアハウスに挿入する毎日のプロセスを設計する必要があります。
解決策:Azure Data Factoryスケジュールトリガーを使用して、マッピングデータフローを実行するパイプラインを実行してから、データウェアハウスにデータを挿入します。
これは目標を達成していますか?
正解:B
If you need to transform data in a way that is not supported by Data Factory, you can create a custom activity, not a mapping flow,5 with your own data processing logic and use the activity in the pipeline. You can create a custom activity to run R scripts on your HDInsight cluster with R installed.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-US/azure/data-factory/transform-data
Basic Concept: This question tests task automation for database administration, including which Azure or SQL mechanism can run repeatable maintenance and configuration work.
Why B is Correct: No is related to operational monitoring or tuning, but it must match the exact signal needed: query history, resource utilization, wait/blocking detail, or automatic remediation. The scenario asks for: Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. That makes No the option that satisfies the required Azure SQL layer and operational outcome.
Why A is Wrong: Yes is related to operational monitoring or tuning, but it must match the exact signal needed: query history, resource utilization, wait/blocking detail, or automatic remediation. It does not expose the required metric, query history, wait/blocking signal, or tuning mechanism; using it would not give the administrator the evidence requested.