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NEW QUESTION: 1
You are designing a data processing pipeline. The pipeline must be able to scale automatically as load increases. Messages must be processed at least once and must be ordered within windows of 1 hour.
How should you design the solution?
A. Use Cloud Pub/Sub for message ingestion and Cloud Dataproc for streaming analysis.
B. Use Apache Kafka for message ingestion and use Cloud Dataproc for streaming analysis.
C. Use Apache Kafka for message ingestion and use Cloud Dataflow for streaming analysis.
D. Use Cloud Pub/Sub for message ingestion and Cloud Dataflow for streaming analysis.
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Which THREE of the following are characteristics of good information?
A. Accuracy
B. Verifiability
C. Trustworthiness
D. Accessibility
E. Confidentiality
F. Relevance
Answer: A,C,F

NEW QUESTION: 3
You are designing an Azure Databricks cluster that runs user-defined local processes.
You need to recommend a cluster configuration that meets the following requirements:
* Minimize query latency.
* Reduce overall costs.
* Maximize the number of users that can run queries on the cluster at the same time.
Which cluster type should you recommend?
A. High Concurrency with Autoscaling
B. High Concurrency with Auto Termination
C. Standard with Autoscaling
D. Standard with Auto Termination
Answer: A
Explanation:
High Concurrency clusters allow multiple users to run queries on the cluster at the same time, while minimizing query latency. Autoscaling clusters can reduce overall costs compared to a statically-sized cluster.
References:
https://docs.azuredatabricks.net/user-guide/clusters/create.html
https://docs.azuredatabricks.net/user-guide/clusters/high-concurrency.html#high-concurrency
https://docs.azuredatabricks.net/user-guide/clusters/terminate.html
https://docs.azuredatabricks.net/user-guide/clusters/sizing.html#enable-and-configure-autoscaling

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