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NEW QUESTION: 1
You need to display a polyline on a new user-defined shape layer. Which two actions should you perform? (Each correct answer presents part of the solution. Choose two.)
A. Add a new polyline to the map by using the VEMap.AddPolyline method.
B. Create a shape of type VEShapeType.Polyline and add it to the map by using the
VEMap.AddShape method.
C. Create a shape of type VEShapeType.Polyline and add it to the shape layer by using the VEShapeLayer.AddShape method.
D. Create a new shape layer and add it to the map by using the VEMap.AddShapeLayer method.
Answer: C,D

NEW QUESTION: 2
Which of the following conditions could lead an organization to enter into a new business through internal development rather than through acquisition?
A. The condition of the economy is poor.
B. The number of bidders to acquire the organization for sale is low.
C. The acquiring organization has information that the selling organization is weak.
D. It is expected that there will be slow retaliation from incumbents.
Answer: D

NEW QUESTION: 3
概要
総括
ADatum Corporationはマイアミとモントリオールにオフィスを構えています。
ネットワークには、adatum.comという名前の単一のActive Directoryフォレストが含まれています。オフィスは、5ミリ秒の待ち時間を持つWANリンクを使用して互いに接続します。 A：DatumはSQL Serverを使用してデータベースプラットフォームを標準化しています
2014エンタープライズ版。
データベース
各オフィスには、Sales、Inventory、Customers、Products、Personnel、およびDevという名前のデータベースが含まれています。
サーバーとデータベースは、データベース管理者のチームによって管理されています。現在、すべてのデータベース管理者は、すべてのサーバーとすべてのデータベースに対して同じレベルの権限を持っています。
Customersデータベースには、CustomersとClassificationsという名前の2つのテーブルがあります。
以下の図は、テーブルの関連部分を示しています。

次の表は、Classificationsテーブルの現在のデータを示しています。

インベントリデータベースは頻繁に更新されます。
データベースはレポート作成によく使用されます。
データベースのフルバックアップは、現在完了するのに3時間かかります。
ストアドプロシージャ
USP_1という名前のストアドプロシージャは、複数のレポートに対して数百万行のデータを生成します。 USP_1は、SalesデータベースとCustomersデータベースの5つの異なるテーブルのデータをTable1という名前のテーブルにまとめます。
Table1が作成された後、レポート作成プロセスはTable1からデータを連続して数回読み取ります。プロセスが完了したら、Table1が削除されます。
USP_2という名前のストアドプロシージャを使用して商品リストを生成します。商品リストには、カテゴリ別に分類された商品の名前が含まれています。
プロシージャがアクセスするテーブルがロックされているため、USP_2の実行に数分かかります。ロックはUSP_1とUSP_3によって引き起こされます。
USP_3という名前のストアドプロシージャを使用して価格を更新します。 USP_3は、トランザクション内から順番に呼び出されるいくつかのUPDATEステートメントで構成されています。
現在、UPDATE文の1つが失敗すると、ストアドプロシージャは失敗します。 USP_4という名前のストアドプロシージャは、Sales、Customers、およびInventoryデータベースのストアドプロシージャを呼び出します。
ネストしたストアドプロシージャは、Sales、Customers、およびInventoryデータベースからテーブルを読み取ります。 USP_4はEXECUTE AS句を使用します。
入れ子になったすべてのストアドプロシージャは、構造化例外処理を使用してエラーを処理します。 USP_5という名前のストアドプロシージャは、同じデータベース内の複数のストアドプロシージャを呼び出します。セキュリティチェックは、USP_5がストアドプロシージャを呼び出すたびに実行されます。
セキュリティチェックがUSP_5のパフォーマンスを低下させているとあなたは疑っています。ユーザアプリケーションによってアクセスされるすべてのストアドプロシージャは、ネストされたストアドプロシージャを呼び出します。
入れ子になったストアドプロシージャは直接呼び出されることはありません。
設計要件
データ復旧
ストレージ障害が発生した場合は、インベントリデータベースからデータを回復できる必要があります。目標復旧時間（RTO）は5分です。
データが誤って失われた場合は、Devデータベースからデータを回復できなければなりません。 1日の目標復旧時点（RPO）があります。
分類の変更
顧客の分類方法を変更する予定です。新しい分類には、注文数に基づいて4つのレベルがあります。分類は将来削除または追加される可能性があります。経営陣は過去の分類について過去のデータを維持することを要求している。セキュリティジュニアデータベース管理者のグループは、Salesデータベースのセキュリティを管理できなければなりません。ジュニアデータベース管理者は他の管理権限を持ちません。 A：Datumは、どのユーザーが各ストアドプロシージャを実行しているのかを追跡したいと考えています。
ストレージ
ADatumのストレージは限られています。可能であれば、すべてのデータベースとすべてのバックアップについて、すべての記憶域を最小限に抑える必要があります。
エラー処理
現在、どのストアドプロシージャにもエラー処理コードはありません。
呼び出されたストアドプロシージャとネストされたストアドプロシージャにエラーを記録することを計画しています。入れ子になったストアドプロシージャが直接呼び出されることはありません。
USP_1の実行にかかる時間を最小限に抑えるための解決策を提案する必要があります。 Table1を置き換えることをお勧めしますか。
A. 一時テーブル
B. テーブル変数
C. 機能
D. インデックス付きビュー
Answer: A
Explanation:
Explanation
Scenario:
A stored procedure named USP_1 generates millions of rows of data for multiple reports. USP_1 combines data from five different tables from the Sales and Customers databases in a table named Table1.
After Table1 is created, the reporting process reads data from a table in the Products database and searches for information in Table1 based on input from the Products table. After the process is complete, Table1 is deleted.

NEW QUESTION: 4
CORRECT TEXT
Problem Scenario 77 : You have been given MySQL DB with following details.
user=retail_dba
password=cloudera
database=retail_db
table=retail_db.orders
table=retail_db.order_items
jdbc URL = jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db
Columns of order table : (orderid , order_date , order_customer_id, order_status)
Columns of ordeMtems table : (order_item_id , order_item_order_ld ,
order_item_product_id, order_item_quantity,order_item_subtotal,order_
item_product_price)
Please accomplish following activities.
1. Copy "retail_db.orders" and "retail_db.order_items" table to hdfs in respective directory p92_orders and p92 order items .
2 . Join these data using orderid in Spark and Python
3 . Calculate total revenue perday and per order
4. Calculate total and average revenue for each date. - combineByKey
-aggregateByKey
Answer:
Explanation:
See the explanation for Step by Step Solution and configuration.
Explanation:
Solution :
Step 1 : Import Single table .
sqoop import --connect jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db -username=retail_dba - password=cloudera -table=orders --target-dir=p92_orders -m 1 sqoop import --connect jdbc:mysql://quickstart:3306/retail_db --username=retail_dba - password=cloudera -table=order_items --target-dir=p92_order_items -m1
Note : Please check you dont have space between before or after '=' sign. Sqoop uses the
MapReduce framework to copy data from RDBMS to hdfs
Step 2 : Read the data from one of the partition, created using above command, hadoop fs
-cat p92_orders/part-m-00000 hadoop fs -cat p92_order_items/part-m-00000
Step 3 : Load these above two directory as RDD using Spark and Python (Open pyspark terminal and do following). orders = sc.textFile("p92_orders") orderltems = sc.textFile("p92_order_items")
Step 4 : Convert RDD into key value as (orderjd as a key and rest of the values as a value)
# First value is orderjd
ordersKeyValue = orders.map(lambda line: (int(line.split(",")[0]), line))
# Second value as an Orderjd
orderltemsKeyValue = orderltems.map(lambda line: (int(line.split(",")[1]), line))
Step 5 : Join both the RDD using orderjd
joinedData = orderltemsKeyValue.join(ordersKeyValue)
#print the joined data
for line in joinedData.collect():
print(line)
Format of joinedData as below.
[Orderld, 'All columns from orderltemsKeyValue', 'All columns from orders Key Value']
Step 6 : Now fetch selected values Orderld, Order date and amount collected on this order.
//Retruned row will contain ((order_date,order_id),amout_collected)
revenuePerDayPerOrder = joinedData.map(lambda row: ((row[1][1].split(M,M)[1],row[0]}, float(row[1][0].split(",")[4])))
#print the result
for line in revenuePerDayPerOrder.collect():
print(line)
Step 7 : Now calculate total revenue perday and per order
A. Using reduceByKey
totalRevenuePerDayPerOrder = revenuePerDayPerOrder.reduceByKey(lambda
runningSum, value: runningSum + value)
for line in totalRevenuePerDayPerOrder.sortByKey().collect(): print(line)
#Generate data as (date, amount_collected) (Ignore ordeMd)
dateAndRevenueTuple = totalRevenuePerDayPerOrder.map(lambda line: (line[0][0], line[1])) for line in dateAndRevenueTuple.sortByKey().collect(): print(line)
Step 8 : Calculate total amount collected for each day. And also calculate number of days.
# Generate output as (Date, Total Revenue for date, total_number_of_dates)
# Line 1 : it will generate tuple (revenue, 1)
# Line 2 : Here, we will do summation for all revenues at the same time another counter to maintain number of records.
#Line 3 : Final function to merge all the combiner
totalRevenueAndTotalCount = dateAndRevenueTuple.combineByKey( \
lambda revenue: (revenue, 1), \
lambda revenueSumTuple, amount: (revenueSumTuple[0] + amount, revenueSumTuple[1]
+ 1), \
lambda tuplel, tuple2: (round(tuple1[0] + tuple2[0], 2}, tuple1[1] + tuple2[1]) \ for line in totalRevenueAndTotalCount.collect(): print(line)
Step 9 : Now calculate average for each date
averageRevenuePerDate = totalRevenueAndTotalCount.map(lambda threeElements:
(threeElements[0], threeElements[1][0]/threeElements[1][1]}}
for line in averageRevenuePerDate.collect(): print(line)
Step 10 : Using aggregateByKey
#line 1 : (Initialize both the value, revenue and count)
#line 2 : runningRevenueSumTuple (Its a tuple for total revenue and total record count for each date)
# line 3 : Summing all partitions revenue and count
totalRevenueAndTotalCount = dateAndRevenueTuple.aggregateByKey( \
(0,0), \
lambda runningRevenueSumTuple, revenue: (runningRevenueSumTuple[0] + revenue, runningRevenueSumTuple[1] + 1), \ lambda tupleOneRevenueAndCount, tupleTwoRevenueAndCount:
(tupleOneRevenueAndCount[0] + tupleTwoRevenueAndCount[0],
tupleOneRevenueAndCount[1] + tupleTwoRevenueAndCount[1]) \
)
for line in totalRevenueAndTotalCount.collect(): print(line)
Step 11 : Calculate the average revenue per date
averageRevenuePerDate = totalRevenueAndTotalCount.map(lambda threeElements:
(threeElements[0], threeElements[1][0]/threeElements[1][1]))
for line in averageRevenuePerDate.collect(): print(line)