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NEW QUESTION: 1
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: 2
A customer reports they can no longer access their services and a network administrator has been assigned to investigate. A UFD disabled error status appears on all ports. What caused the issue?
A. There was no issue; this is normal behavior.
B. Spanning tree Loop-guard was implemented on the uplink-state group.
C. One of the upstream interfaces is an uplink-state group went down.
D. Both a port channel and its members were assigned to an uplink-state group.
Answer: B

NEW QUESTION: 3
An administrator has upgraded to vSphere 6.5 and also wants to use Kerberos authentication for NFS.
Which can be done to the existing NFSv3 volumes to enable this feature?
A. Nothing. All NFSv3 mounted datastores are upgraded automatically during vSphere upgrades.
B. Perform a scan of new storage devices.
C. Unmount the NFSv3 datastore, and then mount as NFSv4.1 datastore.
D. Perform a storage rescan on VMFS volumes.
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
NFS 4.1 supports the Kerberos authentication protocol to secure communication with the NFS server