1z0-1084-23 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
Which two statements are true about data structures? (Choose two.)
A. YAML is human readable and supports serializing arbitrary native data structures
B. YAML follows the lowest common denominator data types and requires simple processing between different programming environments
C. JSON is language dependent, which uses conventions that are familiar to programmers of languages like C, C++, Java, Perl, and Python
D. JSON is simple to generate and parse, though human readability is sacrificed
Answer: A,C

NEW QUESTION: 2
When a context throws a NamingException, which of the following methods can be used to determine which portion of the JNDI name is valid?
A. NamingException.remainingName()
B. NamingException.resolvedObj()
C. NamingException.resolvedName()
D. NamingException.getRootCause()
Answer: C

NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
You have an initial dataset that contains the crime data from major cities.
You plan to build training models from the training data. You plan to automate the process of adding more data to the training models and to constantly tune the models by using the additional data, including data that is collected in near real-time. The system will be used to analyze event data gathered from many different sources, such as Internet of Things (IoT) devices, live video surveillance, and traffic activities, and to generate predictions of an increased crime risk at a particular time and place.
You have an incoming data stream from Twitter and an incoming data stream from Facebook, which are event-based only, rather than time-based. You also have a time interval stream every 10 seconds.
The data is in a key/value pair format. The value field represents a number that defines how many times a hashtag occurs within a Facebook post, or how many times a Tweet that contains a specific hashtag is retweeted.
You must use the appropriate data storage, stream analytics techniques, and Azure HDInsight cluster types for the various tasks associated to the processing pipeline.
You are planning a storage strategy for a large amount of analytic data used for the crime data analytics system. The initial data load involves over 100 billion records, and more than two billion records will be added daily.
You already created an Apache Hadoop cluster in HDInsight premium.
You need to implement the storage strategy to meet the following requirements:
The storage capacity must support 50 TB.

The storage must be optimized for Hadoop.

The data must be stored in its native format.

Enterprise-level security based on Active Directory must be supported.

What should you create?
A. an Azure Blob storage account by using the Azure portal
B. a virtual machine (VM) by using the Data Science Virtual Machine template for Windows that has premium storage, a G-series size, and uses Microsoft SQL Server 2016 to store the data
C. an Azure Data Lake Store account by using the Azure portal
D. an Azure Data Lake Analytics service by using Azure PowerShell
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
References: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-lake-store/data-lake-store-get-started-portal

NEW QUESTION: 4
Which Cisco feature can help mitigate spoofing attacks by verifying symmetry of the traffic path?
A. Unicast Reverse Path Forwarding
B. Unidirectional Link Detection
C. TrustSec
D. IP Source Guard
Answer: A
Explanation:
Explanation
Unicast Reverse Path Forwarding (uRPF) can mitigate spoofed IP packets. When this feature is enabled on an interface, as packets enter that interface the router spends an extra moment considering the source address of the packet. It then considers its own routing table, and if the routing table does not agree that the interface that just received this packet is also the best egress interface to use for forwarding to the source address of the packet, it then denies the packet.
This is a good way to limit IP spoofing.
Source: Cisco Official Certification Guide, Table 10-4 Protecting the Data Plane, p.270