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Und nenn ihn nicht Vicky!
NEW QUESTION: 1
You are designing a data processing solution that will run as a Spark job on an HDInsight cluster. The solution will be used to provide near real-time information about online ordering for a retailer.
The solution must include a page on the company intranet that displays summary information.
The summary information page must meet the following requirements:
* Display a summary of sales to date grouped by product categories, price range, and review scope.
* Display sales summary information including total sales, sales as compared to one day ago and sales as compared to one year ago.
* Reflect information for new orders as quickly as possible.
You need to recommend a design for the solution.
What should you recommend? To answer, select the appropriate configuration in the answer area.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: DataFrame
DataFrames
Best choice in most situations.
Provides query optimization through Catalyst.
Whole-stage code generation.
Direct memory access.
Low garbage collection (GC) overhead.
Not as developer-friendly as DataSets, as there are no compile-time checks or domain object programming.
Box 2: parquet
The best format for performance is parquet with snappy compression, which is the default in Spark 2.x.
Parquet stores data in columnar format, and is highly optimized in Spark.
NEW QUESTION: 2
会社は、Amazon SQSとAWS Lambdaを使用してAWSで注文システムを実行し、各注文はJSONメッセージとして受信されます。最近、同社はマーケティングイベントを行い、注文が10倍に増加しました。この増加に伴い、注文システムで次の望ましくない動作が始まりました。
*注文の処理中にラムダエラーが発生すると、キューのバックログが発生します。
*同じ注文が複数回処理されました。
ソリューションアーキテクトは、注文システムに関する既存の問題を解決し、次の復元機能を追加するように求められています。
*問題のある注文を分析のために保持します。
*エラーがしきい値を超えた場合に通知を送信します。
ソリューションアーキテクトはこれらの要件をどのように満たす必要がありますか？
A. 各Lambda呼び出しで複数のメッセージを受信し、メッセージ処理コードにエラー処理を追加し、処理後にメッセージを削除し、メッセージの可視性タイムアウトを増やし、処理できなかったメッセージの遅延キューを作成し、Amazon CloudWatchメトリックスを作成しますLambdaエラーの通知。
B. 各Lambda呼び出しで複数のメッセージを受信し、メッセージ処理コードにエラー処理を追加し、処理後にメッセージを削除し、メッセージの可視性タイムアウトを増やし、処理できなかったメッセージの配信不能キューを作成し、Amazon CloudWatchを作成します通知のためのLambdaエラーのアラーム。
C. 各Lambda呼び出しで単一のメッセージを受信し、追加のLambdaワーカーを配置してキューをポーリングし、処理後にメッセージを削除し、メッセージのメッセージタイマーを増やし、処理できなかったメッセージにAmazon CloudWatch Logsを使用し、CloudWatchアラームを作成しますLambdaエラーの通知。
D. 各Lambda呼び出しで複数のメッセージを受信し、メッセージの受信時にロングポーリングを使用し、Amazon CloudWatch Logsを使用してメッセージ処理コードからエラーをログに記録し、AWS Lambdaでデッドレターキューを作成して、失敗した呼び出しをキャプチャし、CloudWatchイベントを作成します通知のラムダエラー。
Answer: A
NEW QUESTION: 3
You use Microsoft .NET Framework 4 to create a Windows Presentation Foundation (WPF) application.
You use the ClickOnce deployment methodology to distribute the application.
You need to store application-specific data along with read/write permissions without requiring elevated permissions for the application.
Where should you store the application data?
A. On the database server
B. In isolated storage
C. in the App.config file of the application
D. In the ClickOnce data directory
Answer: B