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NEW QUESTION: 1
A network engineer has left a NetFlow capture enabled over the weekend to gather information regarding excessive bandwidth utilization. The following command is entered:
switch#show flow exporter Flow_Exporter-1
What is the expected output?
A. configuration of the specified flow exporter
B. configuration of the specified flow monitor
C. current status of the specified flow exporter
D. status and statistics of the specified flow monitor
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
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Reference: http://www.cisco.com/en/US/docs/ios-xml/ios/fnetflow/configuration/15-mt/cfg-de-fnflow- exprts.html

NEW QUESTION: 2
You have an Azure Data Lake Storage Gen2 account that contains JSON files for customers. The files contain two attributes named FirstName and LastName.
You need to copy the data from the JSON files to an Azure SQL data Warehouse table by using Azure Databricks. A new column must be created that concatenates the FirstName and LastName values.
You create the following components:
* A destination table in SQL Data Warehouse
* An Azure Blob storage container
* A service principal
Which five actions should you perform in sequence next in a Databricks notebook? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:
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NEW QUESTION: 3
You are designing a solution for a company. The solution will use model training for objective classification.
You need to design the solution.
What should you recommend?
A. a Spark Streaming job
B. Power BI models
C. a Spark application that uses Spark MLib.
D. interactive Spark queries
E. an Azure Cognitive Services application
Answer: C
Explanation:
Spark in SQL Server big data cluster enables AI and machine learning.
You can use Apache Spark MLlib to create a machine learning application to do simple predictive analysis on an open dataset.
MLlib is a core Spark library that provides many utilities useful for machine learning tasks, including utilities that are suitable for:
* Classification
* Regression
* Clustering
* Topic modeling
* Singular value decomposition (SVD) and principal component analysis (PCA)
* Hypothesis testing and calculating sample statistics
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-machine-learning-mllib-ipython