Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• 知識項目4.1.2：分析データストアのオプション（データウェアハウス・データレイク・レイクハウス）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.2 大量の未整形データを高速に格納するストレージ
• No.7 Microsoft Fabric の Lakehouse がテーブルを保存する形式
• No.97 Fabric eventstream の永続化先
• No.103 データウェアハウスの設計目的
• No.104 レイクハウスの生データ層に適した保存形式
• No.148 データレイクのスキーマオンリードの特性
• No.234 Synapse Analytics の Lake データベースによるストレージとコンピューティングの分離
• No.240 データレイクとデータウェアハウスの使い分け
• No.265 分析データストアに適さないデータの特徴
• No.314 Azure Data Lake Storage Gen2 のファイルシステム互換性
• No.322 Delta Lake と Spark Structured Streaming を組み合わせる狙い
• No.330 データキューブの役割
• No.403 Microsoft Fabric OneLake の特徴
• No.407 データウェアハウスのスキーマ設計が持つ分析上の利点
• No.419 Delta Lake の特徴
• No.421 構造化・半構造化データを統合した大規模分析基盤
• No.439 Fabric Lakehouse へのイベントストリーム書き込みの利点
• No.446 Microsoft Fabric における OneLake のアーキテクチャ
• No.455 スタースキーマとスノーフレークスキーマの違い
• No.461 スタースキーマを構成する2種類のテーブル
• No.470 Azure Databricks における Delta Lake の役割
• No.488 データレイクハウスアーキテクチャの特徴