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Questions gratuites DP-700 — Implementing Data Engineering Solutions Using Microsoft Fabric

Téléchargez gratuitement 32 questions d'entraînement pour la certification DP-700 proposée par Microsoft. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationDP-700
ÉditeurMicrosoft
Nombre de questions32
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauassociate
CatégorieIT
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement DP-700. Pour accéder aux 32 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Un CDO doit définir une stratégie gouvernance data pour 10 lakehouses Fabric avec 1000 utilisateurs. Quel outil Fabric sert de fondation?
  1. Microsoft Purview Data Catalog intégré Fabric pour cataloguer, lineage, et appliquer politiques données
  2. Power BI Semantic Model uniquement avec documentations inline dans les descriptions colonne
  3. Configuration manuelle des permissions dans chaque lakehouse workspace par administrateur
  4. Azure Synapse Analytics Governance hub remplaçant complètement Fabric governance
Question 2
Un administrateur observe que les pipelines Fabric exécutés la nuit consomment 80% de la capacité disponible entre 02h00 et 03h00. Le reste du temps, la capacité utilisation reste sous 15%. Quel mécanisme Fabric devrait-il mettre en place?
  1. Configurer l'autoscaling de capacité avec réduction automatique après 03h00 et augmentation avant 02h00
  2. Augmenter la capacité de base pour absorber le pic de 80% sans problème
  3. Fragmenter les pipelines en 10 tâches plus courtes distribuées aléatoirement
  4. Basculer les pipelines nocturnes vers une architecture serverless sans capacité réservée
Question 3
Une table dans un lakehouse contient 2 milliards de lignes partitionnées par année. Les requêtes accèdent généralement à l'année en cours. Comment optimiser les performances?
  1. Ajouter un Z-order clustering sur les colonnes d'année et configurer la pruning de partition
  2. Créer 5 tables séparées: une par année pour limiter la taille de chaque table
  3. Compresser les années anciennes en archive et augmenter la CPU Spark
  4. Ajouter des index B-tree sur toutes les colonnes de jointure
Question 4
Un cluster Spark Fabric exécute 50 jobs parallèles qui compétitionnent pour les ressources. Comment Fabric isole les workloads selon la priorité?
  1. Utiliser des Spark pools isolés avec limites CPU/mémoire par pool et scheduler pool par workload
  2. Augmenter la capacité Fabric pour que tous les 50 jobs exécutent sans limitation
  3. Kernel yarn refuse par défaut les jobs priorité basse si ressources < 20%
  4. Rédémarrer le cluster Spark quotidiennement pour nettoyer les ressources fragmentées
Question 5
Une équipe ETL Fabric doit traiter des flux event streams depuis Azure Event Hub vers lakehouse. Quel composant Fabric orchestre cet intake?
  1. Real-Time Analytics (KQL Database) ou Eventstream routing vers lakehouse with structured streaming
  2. Dataflow Gen2 seul avec connector EventHub et agrégation time-window
  3. Power BI Streaming Datasets chargés directement depuis EventHub sans lakehouse
  4. Azure Stream Analytics template avec export manuel Azure Blob vers OneLake quotidien
Question 6
Un développeur Spark dans Fabric exécute une jointure entre deux DataFrames de 500GB chaque. Le job s'arrête après 10 minutes avec 'shuffle spill to disk'. Comment résoudre?
  1. Augmenter les partitions Spark, réduire spark.sql.shuffle.partitions par défaut, broadcast la petite table
  2. Ajouter plus de mémoire au cluster Spark pour stocker toutes les partitions en RAM
  3. Sérialiser les DataFrames en Parquet et rejoindre via SQL Analytics à la place
  4. Utiliser sortMergeJoin au lieu de shuffle pour éviter le spill disque
Question 7
Un chercheur doit partager temporairement un dataset lakehouse avec un collaborateur externe d'une autre organisation. Quel est le mécanisme Fabric sécurisé?
  1. Créer un shortcut externe OneLake dans le workspace collaborateur avec token accès limité en temps
  2. Exporter les données en CSV et envoyer par email Azure-chiffré
  3. Configurer une adresse IP whitelist du domaine collaborateur dans le pare-feu Fabric
  4. Utiliser OneLake sharing pour partage permanent et anonyme du dataset
Question 8
Un développeur crée un pipeline avec deux activités: Import données (30min) puis Transformation Spark (15min). L'import échoue 1 fois sur 20. Quel pattern améliore la résilience avec récupération automatique?
  1. Configurer un retry avec délai exponentiel sur l'activité Import et checkpoint Spark intermédiaire
  2. Dupliquer toutes les activités en parallèle avec une logique de vote majoritaire
  3. Réduire le timeout de l'activité Import pour détecter l'échec plus rapidement
  4. Lancer la Transformation Spark automatiquement même sans l'Import réussi avec données vides

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Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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