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Offensichtlich stammte diese künstlerische" Erfahrung und dieses Konzept Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Vorbereitungsfragen aus der modernen humanistischen Romantik, Darum hoben sie ihn einfach auf und lehnten ihn, so stocksteif, wie er war, an die Kirchenmauer.

NEW QUESTION: 1
Company Alpha has a central office and a branch office that utilize a central call processing toplogy. Calls between the two sites are using the G.729 codec; calls within each site are using the G.711 codec.
To conference an existing call between two phones at the central site with a phone at the remote office, which two of the following are possible solutions? (Choose two.)
A. a hardware conference bridge
B. No extra configurations required--phones automatically negotiate using the lowest common denominator codec (G.729)
C. a hardware transcoder and a hardware conference bridge
D. a software conference bridge that is configured in Cisco Unified Communications Manager and a HW transcoder
E. a software conference bridge that is configured in Cisco Unified Communications Manager
Answer: A,D

NEW QUESTION: 2
You use Azure Stream Analytics to receive Twitter data from Azure Event Hubs and to output the data to an Azure Blob storage account.
You need to output the count of tweets during the last five minutes every five minutes. Each tweet must only be counted once.
Which windowing function should you use?
A. a five-minute Hopping window that has one-minute hop
B. a five-minute Tumbling window
C. a five-minute Session window
D. a five-minute Sliding window
Answer: B
Explanation:
Explanation
Tumbling window functions are used to segment a data stream into distinct time segments and perform a function against them, such as the example below. The key differentiators of a Tumbling window are that they repeat, do not overlap, and an event cannot belong to more than one tumbling window.

References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions

NEW QUESTION: 3
You have built a transaction model to identify possible duplicate charges between invoicing and expense credit cards. The model logic already includes two standard filters thatidentify amounts and suppliers that are the same or similar, as shown:

Which additional date filter will further refine the set of duplicate charges found?
A. The "Expense Report Credit Card Transaction" object's "Last Updated Date" attribute is greater than the "Relative Value" of 3 months.
B. The "Expense Report Credit Card Transaction"object's "Transaction Date" attribute is not blank.
C. The "Payables Invoice" object's "Invoice Date" attribute is similar to the "Expense Report Credit Card Transaction" object's "Transaction Date" attribute within +/- 10 days.
D. The "Payables Invoice" object's "Invoice Date" attribute is greater than the "ExpenseReport Credit Card Transaction" object's "Transaction Date" attribute.
Answer: C