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Er ließ seinen Waldhüter kommen und sagte ihm, https://onlinetests.zertpruefung.de/ACCESS-DEF_exam.html es sei ihm unmöglich, den Hund zu behalten, weil man diesem nicht abgewöhnen könne, alle Schafe und Hühner zu jagen, die er erblicke; ACCESS-DEF Originale Fragen deshalb solle der Waldhüter den Hund mit sich nehmen und draußen im Walde erschießen.
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Gewiß, nicht tot!
NEW QUESTION: 1
First
National Bank advises Country A, a boycotting country, on various U.S.
investments. Country A instructs First National Bank not to recommend for investment
any shares of certain blacklisted companies. First National Bank follows this instruction.
Has First National Bank participated or cooperated in an international boycott under the
IRS regulations by this action?
A. Yes. The companies are the subject of a boycott.
B. No. The bank may agree not to recommend certain companies.
C. No, but the bank must report this action to the IRS.
D. Yes, if the companies are part of a boycott.
Answer: B
NEW QUESTION: 2
An engineer is deploying an outdoor mesh network. Which four major factors should be considered?(choose four)
A. Network connectivity
B. Power lines
C. Trafficlights
D. Power
E. Line of sight
F. Buildings
G. Satellite dishes
H. Mounting
Answer: A,D,E,H
NEW QUESTION: 3
You have an Azure Stream Analytics query. The query returns a result set that contains 10,000 distinct values for a column named clusterID.
You monitor the Stream Analytics job and discover high latency.
You need to reduce the latency.
Which two actions should you perform? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Add a pass-through query.
B. Scale out the query by using PARTITION BY.
C. Convert the query to a reference query.
D. Add a temporal analytic function.
E. Increase the number of streaming units.
Answer: B,E
Explanation:
Explanation
C: Scaling a Stream Analytics job takes advantage of partitions in the input or output. Partitioning lets you divide data into subsets based on a partition key. A process that consumes the data (such as a Streaming Analytics job) can consume and write different partitions in parallel, which increases throughput.
E: Streaming Units (SUs) represents the computing resources that are allocated to execute a Stream Analytics job. The higher the number of SUs, the more CPU and memory resources are allocated for your job. This capacity lets you focus on the query logic and abstracts the need to manage the hardware to run your Stream Analytics job in a timely manner.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-parallelization
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-streaming-unit-consumption