SPLK-1003 Practice Questions

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Ich seh die Glut in deinem Busen wьhlen, Und deine tausend SPLK-1003 Vorbereitung Adern seh ich bluten, Und seh, wie deine Wunde klaffend aufreiяt und wild hervorstrцmt Flamm und Rauch und Blut.

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Vor unseren Fenstern war ein gelber Zaun, Ich habe einen Gedanken SPLK-1003 Prüfungsfragen gefunden, Govinda, den du wieder f�r Scherz oder f�r Narrheit halten wirst, der aber mein, bester Gedanke ist.

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NEW QUESTION: 1
Was ist der erste Schritt bei der Anzahlung im Kundenbereich? Bitte wählen Sie die richtige Antwort.
A. Kundenrechnung
B. Anzahlungsanforderung
C. Löschen
D. Anzahlung erhalten
Answer: B

NEW QUESTION: 2
When preparing to merge two fabrics, which two items should be checked before connecting the fabrics? (Choose Two.)
A. new configurations are enabled to allow the merge
B. interoperability modes are configured per vendor instructions
C. zones sets are activated
D. timeout values are set properly
E. fabrics are co-located to prevent segmentation
Answer: B,D

NEW QUESTION: 3
ABAP data types can be used for a domain definition.
A. True
B. False
Answer: B

NEW QUESTION: 4
You need to configure the server to optimize the afternoon report generation based on the OrderAnalysis cube.
Which property should you configure?
A. LowMemoryLimit
B. TotalMemoryLimit
C. VirtualMemoryLimit
D. VertiPaqPagingPolicy
Answer: A
Explanation:
LowMemoryLimit: For multidimensional instances, a lower threshold at which the server first begins releasing memory allocated to infrequently used objects.
From scenario: Reports that are generated based on data from the OrderAnalysis cube take more time to complete when they are generated in the afternoon each day. You examine the server and observe that it is under significant memory pressure.
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Topic 2, Case Study #2
Background
Wide World Importers has multidimensional cubes named SalesAnalysis and ProductSales. The SalesAnalysis cube is refreshed from a relational data warehouse. You have a Microsoft SQL Server Analysis Services instance that is configured to use tabular mode. You have a tabular data model named CustomerAnalysis.
Sales Analysis
The SalesAnalysis cube contains a fact table named CoffeeSale loaded from a table named FactSale in the data warehouse. The time granularity within the cube is 15 minutes.
The cube is processed every night at 23:00. You determine that the fact table cannot be fully processed in the expected time. Users have reported slow query response times.
The SalesAnalysis model contains tables from a SQL Server database named SalesDB.
You set the DirectQueryMode option to DirectQuery. Data analyst access data from a cache that is up to 24 hours old. Data analyst report performance issues when they access the SalesAnalysis model.
When analyzing sales by customer, the total of all sales is shown for every customer, instead of the customer's sales value. When analyzing sales by product, the correct totals for each product are shown.
Customer Analysis
You are redesigning the CustomerAnalysis tabular data model that will be used to analyze customer sales. You plan to add a table named CustomerPermission to the model. This table maps the Active Directory login of an employee with the CustomerId keys for all customers that the employee manages.
The CustomerAnalysis data model will contain a large amount of data and needs to be shared with other developers even if a deployment fails. Each time you deploy a change during development, processing takes a long time.
Data analysts must be able to analyze sales for financial years, financial quarters, months, and days. Many reports are based on analyzing sales by month.
Product Sales
The ProductSales cube allows data analysts to view sales information by product, city, and time. Data analysts must be able to view ProductSales data by Year to Date (YTD) as a measure. The measure must be formatted as currency, associated with the Sales measure group, and contained in a folder named Calculations.
Requirements
You identify the following requirements:
*Data available during normal business hours must always be up-to-date.
*Processing overhead must be minimized.
*Query response times must improve.
*All queries that access the SalesAnalysis model must use cached data by default.
*Data analysts must be able to access data in near real time.