Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• 知識項目4.1.1：データインジェストと処理（ETL/ELT・パイプライン）に関する考慮事項の説明

分野4：分析ワークロードの説明

タスクステートメント4.1：大規模な分析の一般的な要素の説明

• No.24 ETLとELTの処理順序の違い
• No.52 ELT におけるターゲットデータストアのスケーリングとパフォーマンス
• No.64 大規模分析におけるデータ準備の主要な2段階
• No.95 ETLの略称の意味
• No.96 ETLパイプラインにおけるフェーズの並行実行
• No.102 ETLによる機微データの除去とコンプライアンス対応
• No.112 ETL パイプラインの実装で前提となる条件
• No.188 ELT アプローチの特徴
• No.198 整形済みデータの取り込みモデル
• No.214 ETL パイプラインにおけるステージングテーブルの役割
• No.235 Azure Data Factory の外部データソース接続範囲
• No.249 ELT パイプラインにおける処理順序
• No.257 Parquet形式データ処理パイプラインにおける各サービスの役割
• No.264 大量データの取り込みに適したロードパターン
• No.265 分析データストアに適さないデータの特徴
• No.293 ETL と ELT における変換タイミングの違い
• No.299 ETL と ELT の違い
• No.309 Azure Data Factory における複数アクティビティの論理的なまとまり
• No.313 Cosmos DB への移行に適した Azure サービス
• No.352 データ移動と変換を行うパイプラインサービス
• No.386 コード不要で ETL パイプラインを構築できる Azure サービス
• No.392 Azure Data Factoryにおけるオーケストレーションの仕組み
• No.414 ELT アプローチが効果的に機能する条件
• No.431 Azure Data Factory のアクティビティの分類
• No.436 ELT パイプラインにおける変換処理の実行場所
• No.445 データレイク格納前のバッチ変換パイプライン
• No.497 Azure Data Factoryの制御フローアクティビティ