About Oracle 1Z0-1041-21 Exam Questions

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NEW QUESTION: 1
You are evaluating the performance of a database environment.
You must avoid unnecessary locks and ensure that lost updates do not occur.
You need to choose the transaction isolation level for each data scenario.
Which isolation level should you use for each scenario? To answer, drag the appropriate isolation levels to the correct scenarios. Each isolation may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: Readcommitted
Read Committed: A transaction T1 executing under this isolation level can only access committed data.
Pros: Good compromise between concurrency and consistency.
Cons: Locking and blocking. The data can change when accessed multiple times within the same transaction.
Box 2: Read Uncommitted
Read Uncommitted (aka dirty read): A transaction T1 executing under this isolation level can access data changed by concurrent transaction(s).
Pros: No read locks needed to read data (i.e. no reader/writer blocking). Note, T1 still takes transaction duration locks for any data modified.
Cons: Data is not guaranteed to be transactionally consistent.
Box 3: Serializable
Serializable: A transaction T1 executing under this isolation level provides the highest data consistency including elimination of phantoms but at the cost of reduced concurrency. It prevents phantoms by taking a range lock or table level lock if range lock can't be acquired (i.e. no index on the predicate column) for the duration of the transaction.
Pros: Full data consistency including phantom protection.
Cons: Locking and blocking. The S locks are held for the duration of the transaction that can lower the concurrency.
References:
https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlcat/2011/02/20/concurrency-series-basics-of-transaction-isolation-levels/

NEW QUESTION: 2
Note: This question is part of a series of questions that present the same Scenario.
Each question I the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution while others might not have correct solution.
Start of Repeated Scenario:
You have an initial data 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 training 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 ptace.
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 tor the various tasks associated to the processing pipeline.
End of repeated Scenario.
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 aver 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 he optimized tor 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. an Azure Data Lake Analytics service by using Azure Power Shell
C. a virtual machine (VM) by using the Window, that has premium storage- a G-series size, and uses Microsoft SQL Server 2016 to store the data
D. an Azure Data Lake Store account by using the Azure portal
Answer: B

NEW QUESTION: 3
In 2009, Bitcoin was created by_________.
A. Satoshi Nakamoto
B. Hyperledger Foundation
C. VitalikButerin
D. A Banking Consortium
Answer: A

NEW QUESTION: 4

A. Option D
B. Option B
C. Option C
D. Option A
Answer: D