DISPLAY SETTINGS 各種設定
Q1.社内に User1、User2、User3 という3人のユーザーが在籍しています。
次の表に示す Fabric ワークスペースが用意されています。
User1 と User3 が所属する Group1 というセキュリティ グループがあります。
Fabric 管理者は、次の表に示すドメインを作成します。
その後、User1 が Workspace3 という新しいワークスペースを作成します。
さらに Group1 を Domain1 の既定のドメインに追加します。
次の各ステートメントについて、内容が正しい場合は [はい] を選択します。
それ以外の場合は [いいえ] を選択します。
| 名前 | ワークスペース管理者 |
|---|---|
| Workspace1 | User1 |
| Workspace2 | User2 |
| 名前 | ドメイン管理者 |
|---|---|
| Domain1 | User1 |
| Domain2 | User2 |
| 問題文 | はい | いいえ | |
|---|---|---|---|
| User3 には Workspace3 に対する閲覧者ロールのアクセス権が付与されています。 | |||
| User3 には Domain1 に対するドメイン共同作成者のアクセス権が付与されています。 | |||
| User2 には Workspace3 に対する共同作成者ロールのアクセス権が付与されています。 |
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Domain1 の既定のドメインに Group1 を追加すると、Group1 のメンバーが管理者を務める未割り当てワークスペースが Domain1 へ割り当てられます。
Workspace3 は User1 が管理者であり、User1 は Group1 に属するため対象となります。
ただしドメインの割り当てはワークスペース ロールやアイテム権限には影響しませんので、User3 に閲覧者ロールは付与されません。
一方、Group1 のメンバーであるUser3 は Domain1 のドメイン共同作成者になります。
User2 は Group1 に含まれず、Workspace3 の共同作成者も付与されません。
ドメイン – Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Q2.KQL データベース内の Bike_Location というテーブルへデータを取り込む Fabric イベントストリームが稼働しています。
このテーブルには次の列が含まれます: BikepointID、Street、Neighbourhood、No_Bikes、No_Empty_Docks、Timestamp。
データを利用可能な状態に整えるため、変換ロジックとフィルター ロジックを適用する必要があります。
この解決策では、No_Bikes が 15 以上の場合に Sands End という近隣地区のデータを返す必要があります。
結果は No_Bikes の昇順で並べ替えなければなりません。
解決策: 次のコード セグメントを使用します: bike_location | filter Neighbourhood == “Sands End” and No_Bikes >= 15 | sort by No_Bikes | project BikepointID, Street, Neighbourhood, No_Bikes, No_Empty_Docks, Timestamp | project BikepointID, Street, Neighbourhood, No_Bikes, No_Empty_Docks, Timestamp。
この解決策は目標を満たしていますか。
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フィルター条件は Sands End かつ No_Bikes が 15 以上を指定し、project も必要な列を返しているため、その点は要件に合致します。
ただし KQL の sort 演算子では、asc または desc を省略すると既定は降順（desc）になります。
そのため sort by No_Bikes は昇順ではなく降順で並びます。
昇順を得るには sort by No_Bikes asc と明示する必要があります。
このコードは昇順という要件を満たしません。
sort 演算子 – Kusto | Microsoft Learn
Q3.5つの Fabric ワークスペースを運用しています。
監視ハブを利用して各項目の実行状況を監視しています。
ある特定の項目が、どのワークスペースで実行されているのかを把握する必要があります。
監視ハブでどの列を表示すればよいですか。
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監視ハブのアクティビティ一覧では、実行された Fabric 項目の状態や開始時刻などを把握できます。
特定の項目がどのワークスペースで実行されたかを知るには、場所（Location）列を参照します。
Microsoft Learn でも場所は項目アクティビティが実行された元のワークスペースを示すフィルターとして説明されています。
開始時刻、容量、送信者などは実行元ワークスペースの特定には向きません。
試験では場所がワークスペースを示す列と押さえておくことが重要です。
監視ハブ: Fabric アクティビティの表示と追跡 – Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Q4.Stream と Reference という2つのテーブルを含む KQL データベースがあります。
Stream には次の形式でストリーミング データが格納されています。
Reference には次の形式で参照データが格納されています。
いずれのテーブルにも数百万行のデータが存在します。
次の KQL クエリセットを使用しています: 01 Stream 02 | extend lat = todecimal(GeoLocation.Latitude), long = todecimal(GeoLocation.Longitude) 03 | join kind=inner Reference on DeviceId 04 | project Timestamp, lat, long, Temperature, DeviceName 05 | filter Temperature >= 10 06 | render scatterchart with (kind = map)。
この KQL クエリセットの実行時間を短縮する必要があります。
解決策: 結合の種類を kind=outer に変更します。
この解決策は目標を満たしていますか。
| 列名 | データ型 |
|---|---|
| Timestamp | Datetime |
| GeoLocation | Dynamic |
| Temperature | Decimal |
| DeviceId | Int |
| 列名 | データ型 |
|---|---|
| DeviceId | Int |
| DeviceName | String |
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KQL の join 演算子で使用できる結合の種類には inner、leftouter、rightouter、fullouter などがありますが、kind=outer は有効な結合の種類ではありません。
また外部結合は一致しない行も含めるため、通常は処理対象が増えます。
実行時間を短縮するには、結合の前にfilter を早い段階で適用して処理行数を減らす、必要な列だけを射影するなどが有効です。
この変更は性能改善の要件を満たしません。
join 演算子 – Kusto | Microsoft Learn
Q5.Workspace1_DEV という Fabric ワークスペースがあり、次の項目が含まれています: 10個のレポート、4つのノートブック、3つのレイクハウス、2つのデータ パイプライン、2つの Dataflow Gen1 データフロー、3つの Dataflow Gen2 データフロー、5つのセマンティック モデル（それぞれにスケジュール更新ポリシーが設定されています）。
Workspace1_DEV から Workspace1_TEST という新しいワークスペースへ項目を移すため、Pipeline1 というデプロイ パイプラインを作成します。
その上で、Workspace1_DEV から Workspace1_TEST へすべての項目をデプロイします。
次の各ステートメントについて、内容が正しい場合は [はい] を選択します。
それ以外の場合は [いいえ] を選択します。
| 問題文 | はい | いいえ | |
|---|---|---|---|
| セマンティック モデルのデータがターゲット ステージへデプロイされます。 | |||
| Dataflow Gen1 データフローがターゲット ステージへデプロイされます。 | |||
| スケジュール更新ポリシーがターゲット ステージへデプロイされます。 |
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Fabric のデプロイ パイプラインは、対応する項目のメタデータや定義をステージ間でコピーしますが、セマンティック モデルなどのデータはコピーされずメタデータのみが対象です。
Dataflow Gen1 は現在 Power BI データフローとして扱われるレガシー系の項目ですが、デプロイ パイプラインの対象であるためDataflow Gen1 はデプロイされます。
一方、セマンティック モデルのスケジュール更新はコピーされません。
したがって順に「いいえ、はい、いいえ」となります。
Microsoft Fabric デプロイ パイプライン プロセス – Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Q6.ある企業に開発者チームが在籍しています。
このチームは、データ変換に使う再利用可能なコードの Python ライブラリを開発しています。
ノートブックを用いて抽出、変換、読み込み（ETL）ソリューションを開発するための Workspace1 という Fabric ワークスペースを作成します。
Workspace1 で新規作成するノートブックにおいて、そのライブラリが既定で利用できるようにする必要があります。
どの3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一覧から回答領域へ移動し、正しい順序に並べ替えてください。
左の「選択肢」から必要な数を右の「回答エリア」へドラッグ（またはタップ）。回答エリア内でドラッグして順序を入れ替えられます。
- ランタイム バージョンを変更します。
- ライブラリをインストールします。
- プールを作成します。
- 環境を作成します。
- 既定の環境を設定します。
- ここへドラッグ
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Fabric のノートブックで再利用ライブラリをワークスペース標準として使うには、まず環境を作成し、その環境に必要な Python ライブラリを追加します。
環境は Spark ランタイム、コンピューティング、ライブラリをまとめて管理するワークスペース項目です。
最後に既定の環境として設定すると、新しいノートブックがワークスペースの既定値としてそのライブラリ構成を継承します。
プールの作成やランタイムの変更だけでは、ライブラリを既定で利用可能にする要件を満たしません。
Fabric で環境を作成、構成、使用する – Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Q7.Azure イベント ハブがあります。
各イベントには次のフィールドが含まれます: BikepointID、Street、Neighbourhood、Latitude、Longitude、No_Bikes、No_Empty_Docks。
これらのイベントを取り込む必要があります。
このソリューションでは、Neighbourhood の値が Chelsea であるイベントのみを残し、保持したイベントを Fabric レイクハウスに格納する必要があります。
何を使用する必要がありますか。
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Fabric のイベントストリームは、Azure Event Hubs などのリアルタイム ソースからイベントを取り込み、処理して宛先へルーティングできます。
要件では Neighbourhood が Chelsea のイベントだけを残すため、イベントストリームのフィルター処理を使用します。
その後、保持したイベントをレイクハウス宛先へ送信して保存できます。
KQL クエリセットは主に取得済みデータの照会用であり、ストリーミング データセットや Spark よりも、この要件にはイベントストリームが最適です。
リアルタイム イベントの取り込み、フィルター処理、変換を行い、Microsoft Fabric レイクハウスに送信する – Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Q8.KQL データベース内の Bike_Location というテーブルへデータを取り込む Fabric イベントストリームが稼働しています。
このテーブルには次の列が含まれます: BikepointID、Street、Neighbourhood、No_Bikes、No_Empty_Docks、Timestamp。
データを利用可能な状態に整えるため、変換ロジックとフィルター ロジックを適用する必要があります。
この解決策では、No_Bikes が 15 以上の場合に Sands End という近隣地区のデータを返す必要があります。
結果は No_Bikes の昇順で並べ替えなければなりません。
解決策: 次のコード セグメントを使用します: SELECT BikepointID, Street, Neighbourhood, No_Bikes, No_Empty_Docks, Timestamp FROM bike_location WHERE neighbourhood = ‘Sands End’ AND no_bikes >= 15 ORDER BY no_bikes。
この解決策は目標を満たしていますか。
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提示された SELECT 文は、条件と並べ替えの内容自体は要件に近いものです。
しかし KQL データベースのクエリ エディターで T-SQL を実行するには、空の T-SQL コメント行（–）で開始する必要があります。
この指定がないコードはKQL として解釈されるため、SQL 文としては実行されません。
KQL クエリセットでは KQL が主要言語であり、この解決策は目標を満たしません。
T-SQL – Kusto | Microsoft Learn
Q9.Fabric データ パイプラインを用いてデータ読み込みパターンを構築しています。
ソースは、25個のテーブルを含む Azure SQL データベースです。
宛先はレイクハウスです。
ウェアハウスに、展示のとおり Control.Object という制御テーブルを作成します（[Exhibit] タブをクリックします）。
1回の実行で、制御テーブルに列挙されたテーブルの動的な取り込みをサポートするデータ パイプラインを構築する必要があります。
どの3つのアクションを順番に実行する必要がありますか。
左の「選択肢」から必要な数を右の「回答エリア」へドラッグ（またはタップ）。回答エリア内でドラッグして順序を入れ替えられます。
- Get metadata アクティビティを追加して Control.Object を照会し、コピーするスキーマとテーブルの一覧を生成します。
- Until アクティビティを追加してテーブルの一覧を反復処理し、ソース データをレイクハウス Delta テーブルにコピーします。
- Lookup アクティビティを追加して Control.Object を照会し、コピーするスキーマとテーブルの一覧を生成します。
- ForEach アクティビティを追加してテーブルの一覧を反復処理し、ソース データをレイクハウス Delta テーブルにコピーします。
- Copy data アクティビティを反復子アクティビティの内部アクティビティとして追加します。
- ここへドラッグ
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制御テーブルにある複数のテーブルを1回の実行で動的に取り込むには、まずLookup アクティビティで Control.Object を照会し、コピー対象のスキーマとテーブルの一覧を取得します。
次にForEach アクティビティでその一覧を反復処理します。
各反復の中に Copy data アクティビティを配置すると、現在の項目を用いてソース表からレイクハウスの Delta テーブルへコピーできます。
Get metadata は既存オブジェクトのメタデータ取得用で、制御テーブルの行一覧の取得には適しません。
ForEach アクティビティ – Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Q10.Workspace1 という Fabric ワークスペースがあり、Notebook1 というノートブックが含まれています。
この Workspace1 で、Notebook2 という新しいノートブックを作成します。
Notebook2 を Notebook1 と同じ Apache Spark セッションにアタッチできるようにする必要があります。
何を行う必要がありますか。
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Fabric ノートブックで既存の Spark セッションに別のノートブックをアタッチするには、ノートブックの高コンカレンシーを有効にします。
高コンカレンシー モードでは、互換性のあるノートブックが同じ Spark セッションを共有できます。
Spark プールの動的割り当て、ランタイム バージョンの変更、エグゼキューター数の増加は、リソースや実行環境に関する設定であり、Notebook2 を Notebook1 と同じセッションへ接続する要件には直接対応しません。
ノートブックの高コンカレンシー モードを構成する – Microsoft Fabric | Microsoft Learn