Professional-Data-Engineer Practice Questions

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Er hob den Stab über den Kopf und ließ ihn durch die staubige Luft herabsausen, Professional-Data-Engineer Deutsch So begann sie die Blätter umzuwenden, Eine Pause trat ein, die dann und wann von Tonys allmählich seltener werdendem Schluchzen unterbrochen ward.

Gelang es, dann war er wieder hergestellt, dann würde er Professional-Data-Engineer Deutsch wieder wagen, dann würde er das Glück und die Macht wieder mit diesen inneren elastischen Klammern halten .

Und nun kam die Zeit, in der die Macht des Waldes gebrochen Professional-Data-Engineer Deutsch wurde; die Menschen warfen Gruben auf und bauten Schmelzöfen und Bergwerke in dem alten Walde.

NEW QUESTION: 1
A company plans to implement Dynamics 365 Finance.
The company's current system contains sales tax-related data.
You need to design a solution that sequences the transfer of sales tax codes and sales tax groups. What should you do?
A. Write customization requirements.
B. Design a data migration scenario.
C. Analyze data integration points.
D. Design user acceptance testing processes.
Answer: A

NEW QUESTION: 2
CORRECT TEXT
Problem Scenario 46 : You have been given belwo list in scala (name,sex,cost) for each work done.
List( ("Deeapak" , "male", 4000), ("Deepak" , "male", 2000), ("Deepika" , "female",
2000),("Deepak" , "female", 2000), ("Deepak" , "male", 1000) , ("Neeta" , "female", 2000))
Now write a Spark program to load this list as an RDD and do the sum of cost for combination of name and sex (as key)
Answer:
Explanation:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Create an RDD out of this list
val rdd = sc.parallelize(List( ("Deeapak" , "male", 4000}, ("Deepak" , "male", 2000),
("Deepika" , "female", 2000),("Deepak" , "female", 2000), ("Deepak" , "male", 1000} ,
("Neeta" , "female", 2000}}}
Step 2 : Convert this RDD in pair RDD
val byKey = rdd.map({case (name,sex,cost) => (name,sex)->cost})
Step 3 : Now group by Key
val byKeyGrouped = byKey.groupByKey
Step 4 : Nowsum the cost for each group
val result = byKeyGrouped.map{case ((id1,id2),values) => (id1,id2,values.sum)}
Step 5 : Save the results result.repartition(1).saveAsTextFile("spark12/result.txt")

NEW QUESTION: 3
Refer to the exhibit. How is the watermark referenced inside the Set Payload transformer?

A. #[flowVars.createdOn]
B. #[message.outboundProperties.createdOn]
C. #[message.inboundProperties.createdOn]
D. #[payload.createdOn]
Answer: A

NEW QUESTION: 4
Refer to the exhibit. What type of attack is represented in the given Wireshark packet capture?

A. TCP congestion control
B. a duplicate ACK
C. spoofing
D. a shrew attack
E. a SYN flood
Answer: E