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NEW QUESTION: 1
Sie entwickeln drei Microsoft SQL Server 2012-Datenbanken mit den Namen "Database1", "Database2" und "Database3". Sie haben Berechtigungen für Datenbank1 und Datenbank2.
Sie planen, eine gespeicherte Prozedur mit dem Namen dbo.usp_InsertEvent in Database3 zu schreiben und bereitzustellen.
dbo.usp_InsertEvent muss andere gespeicherte Prozeduren in den anderen Datenbanken ausführen.
Sie müssen sicherstellen, dass Aufrufer, die keine Berechtigungen für Datenbank1 oder Datenbank2 haben, die gespeicherte Prozedur ausführen können.
Welche Transact-SQL-Anweisung sollten Sie verwenden?
A. ALS CALLER AUSFÜHREN
B. ALS BESITZER AUSFÜHREN
C. USE Database2
D. USE Database1
Answer: B
Explanation:
Reference:
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms188354.aspx
http://blog.sqlauthority.com/2007/10/06/sql-server-executing-remote-stored-procedure-callingstored-procedure-on-linked-server/

NEW QUESTION: 2
A SQL Server Integration Services (SSIS) 2012 package currently downloads sales data from a Windows Azure SQL Database database.
To improve sales data accuracy, exchange rates must be downloaded daily from a public HTTP website instead of from a weekly flat file. The public website hosts a comma- separated values (CSV) file that contains one row per currency.
You need to download the CSV file to the environment.
What should you use to retrieve the document from the website?
A. a Web Service task
B. a Script task
C. a Script component
D. a Web Service source
Answer: B

NEW QUESTION: 3
You are creating a new Azure Machine Learning pipeline using the designer.
The pipeline must train a model using data in a comma-separated values (CSV) file that is published on a website. You have not created a dataset for this file.
You need to ingest the data from the CSV file into the designer pipeline using the minimal administrative effort.
Which module should you add to the pipeline in Designer?
A. Enter Data Manually
D
B. Import Data
C. Convert to CSV
D. Dataset
Answer: D
Explanation:
Explanation
The preferred way to provide data to a pipeline is a Dataset object. The Dataset object points to data that lives in or is accessible from a datastore or at a Web URL. The Dataset class is abstract, so you will create an instance of either a FileDataset (referring to one or more files) or a TabularDataset that's created by from one or more files with delimited columns of data.
Example:
from azureml.core import Dataset
iris_tabular_dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files([(def_blob_store, 'train-dataset/iris.csv')]) Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-your-first-pipeline