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Außerdem hat er Tag für Tag Gelegenheit gehabt, Marketing-Cloud-Developer Fragenpool das Blatt auf unserm Tisch zu sehen, und der Name konnte ihm unmöglich neu sein.
NEW QUESTION: 1
A. PureFlex p24L
B. PureFlex p460
C. PureElex p220
D. PureElex p260
Answer: D
NEW QUESTION: 2
Which two statements about PVLAN port types are true? (Choose two)
A. A promiscuous port can send traffic to all ports within a broadcast domain.
B. An isolated port can receive traffic from promiscuous port in any community on its broadcast, but can send traffic only to port in its own community
C. A community port can send traffic to community ports in other communities on its broadcast domain
D. Community port can send traffic to promiscuous ports in other communities on its broadcast domain
E. A promiscuous port can send traffic to community ports in other broadcast domains.
F. An isolated port can send and receive traffic only to and from promiscuous ports
Answer: A,F
NEW QUESTION: 3
You are developing a solution using a Lambda architecture on Microsoft Azure.
The data at test layer must meet the following requirements:
Data storage:
*Serve as a repository (or high volumes of large files in various formats.
*Implement optimized storage for big data analytics workloads.
*Ensure that data can be organized using a hierarchical structure.
Batch processing:
*Use a managed solution for in-memory computation processing.
*Natively support Scala, Python, and R programming languages.
*Provide the ability to resize and terminate the cluster automatically.
Analytical data store:
*Support parallel processing.
*Use columnar storage.
*Support SQL-based languages.
You need to identify the correct technologies to build the Lambda architecture.
Which technologies should you use? To answer, select the appropriate options in the answer area NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation
Data storage: Azure Data Lake Store
A key mechanism that allows Azure Data Lake Storage Gen2 to provide file system performance at object storage scale and prices is the addition of a hierarchical namespace. This allows the collection of objects/files within an account to be organized into a hierarchy of directories and nested subdirectories in the same way that the file system on your computer is organized. With the hierarchical namespace enabled, a storage account becomes capable of providing the scalability and cost-effectiveness of object storage, with file system semantics that are familiar to analytics engines and frameworks.
Batch processing: HD Insight Spark
Aparch Spark is an open-source, parallel-processing framework that supports in-memory processing to boost the performance of big-data analysis applications.
HDInsight is a managed Hadoop service. Use it deploy and manage Hadoop clusters in Azure. For batch processing, you can use Spark, Hive, Hive LLAP, MapReduce.
Languages: R, Python, Java, Scala, SQL
Analytic data store: SQL Data Warehouse
SQL Data Warehouse is a cloud-based Enterprise Data Warehouse (EDW) that uses Massively Parallel Processing (MPP).
SQL Data Warehouse stores data into relational tables with columnar storage.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/blobs/data-lake-storage-namespace
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/batch-processing
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-overview-what-is
NEW QUESTION: 4
In the following Huawei AP, which can support 802.11ac? (Multiple Choice)
A. AP9030DN
B. AP9132DN
C. AP6010DN-AGN
D. AP7050DE
Answer: A,B,D