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Weil es damals vor vier Jahren nicht alles in Ordnung war?

NEW QUESTION: 1
ある会社は、スマート冷蔵庫が温度情報を中央の場所に送信できるようにするソリューションを開発しています。既存のサービスバスがあります。
ソリューションは、メッセージを処理できるようになるまで、メッセージを受信して​​保存する必要があります。名前、価格階層、サブスクリプション、リソースグループ、および場所を指定して、Azure ServiceBusインスタンスを作成します。
構成を完了する必要があります。
どのAzureCLIまたはPowerShellコマンドを実行する必要がありますか？

A. オプションA
B. オプションD
C. オプションB
D. オプションC
Answer: A
Explanation:
Explanation
A service bus instance has already been created (Step 2 below). Next is step 3, Create a Service Bus queue.
Note:
Steps:
Step 1: # Create a resource group
resourceGroupName="myResourceGroup"
az group create --name $resourceGroupName --location eastus
Step 2: # Create a Service Bus messaging namespace with a unique name
namespaceName=myNameSpace$RANDOM
az servicebus namespace create --resource-group $resourceGroupName --name $namespaceName --location eastus Step 3: # Create a Service Bus queue az servicebus queue create --resource-group $resourceGroupName --namespace-name $namespaceName
--name BasicQueue
Step 4: # Get the connection string for the namespace
connectionString=$(az servicebus namespace authorization-rule keys list --resource-group
$resourceGroupName --namespace-name $namespaceName --name RootManageSharedAccessKey --query primaryConnectionString --output tsv) Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/service-bus-messaging/service-bus-quickstart-cli

NEW QUESTION: 2

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

NEW QUESTION: 3
CORRECT TEXT
Problem Scenario 47 : You have been given below code snippet, with intermediate output.
val z = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6), 2)
// lets first print out the contents of the RDD with partition labels
def myfunc(index: Int, iter: lterator[(lnt)]): lterator[String] = {
iter.toList.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]").iterator
}
//In each run , output could be different, while solving problem assume belowm output only.
z.mapPartitionsWithlndex(myfunc).collect
res28: Array[String] = Array([partlD:0, val: 1], [partlD:0, val: 2], [partlD:0, val: 3], [partlD:1, val: 4], [partlD:1, val: S], [partlD:1, val: 6])
Now apply aggregate method on RDD z , with two reduce function , first will select max value in each partition and second will add all the maximum values from all partitions.
Initialize the aggregate with value 5. hence expected output will be 16.
Answer:
Explanation:
z.aggregate(5)(math.max(_, J, _ + _)