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NEW QUESTION: 1
You have two Azure Data Factory instances named ADFdev and ADFprod. ADFdev connects to an Azure DevOps Git repository.
You publish changes from the main branch of the Git repository to ADFdev.
You need to deploy the artifacts from ADFdev to ADFprod.
What should you do first?
A. From ADFdev, modify the Git configuration.
B. From Azure DevOps, update the main branch.
C. From Azure DevOps, create a release pipeline.
D. From ADFdev, create a linked service.
Answer: C
Explanation:
In Azure Data Factory, continuous integration and delivery (CI/CD) means moving Data Factory pipelines from one environment (development, test, production) to another.
Note:
The following is a guide for setting up an Azure Pipelines release that automates the deployment of a data factory to multiple environments.
In Azure DevOps, open the project that's configured with your data factory.
On the left side of the page, select Pipelines, and then select Releases.
Select New pipeline, or, if you have existing pipelines, select New and then New release pipeline.
In the Stage name box, enter the name of your environment.
Select Add artifact, and then select the git repository configured with your development data factory. Select the publish branch of the repository for the Default branch. By default, this publish branch is adf_publish.
Select the Empty job template.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/continuous-integration-deployment

NEW QUESTION: 2
Which data sections are part of every asset class? There are 2 correct answers to this question.
A. Valuation area data section
B. Master data section
C. Depreciation data section
D. Account determination data section
Answer: B,C

NEW QUESTION: 3
Which of the following configuration files have a format that is compatible with the system logging facility in SUSE Linux Enterprise? (Choose two)
A. /etc/rsyslog.conf
B. /etc/syslog.conf
C. /var/log/syslog-ng.conf
D. /etc/syslog-ng
E. /ar/log/kernel-log
Answer: A,D

NEW QUESTION: 4
You are planning the compute contexts for your environment.
You need to execute rx-function calls in parallel.
What are three possible compute contexts that you can use to achieve this goal? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Spark
B. local sequential
C. Map Reduce
D. SQL
E. local parallel
Answer: A,B,E
Explanation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hdinsight-hadoop-r-server- compute-contexts