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Box 1:
Two Select statements to get two results.
Box 2: (Reader.Read());
The SqlDataReader.Read Method advances the SqlDataReader to the next record. The default position of the SqlDataReader is before the first record. Therefore, you must call Read to begin accessing any data.
Return Value
Type: System.Boolean
true if there are more rows; otherwise false.
Box 3: Reader.NextResult();
The SqlDataReader.NextResult method advances the data reader to the next result, when reading the results of batch Transact-SQL statements. Used to process multiple results, which can be generated by executing batch Transact-SQL statements.
By default, the data reader is positioned on the first result.
Box 4: (Reader.Read());
References: https://msdn.microsoft.com/en-
us/library/system.data.sqlclient.sqldatareader.nextresult(v=vs.110).aspx

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Box 1: Cookbooks
A Cookbook is used by Chef to define a set of commands that you wish to execute on your managed client.
Box 2: Azure Automation
The Start/Stop VMs during off-hours solution starts and stops your Azure Resource
Manager virtual machines on a user-defined schedule and provides insight into the success of the Automation jobs that start and stop your virtual machines with OMS Log Analytics.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/windows/chef-automation
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/automation/automation-solution-vm-management

NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in 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 a correct solution.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You plan to create an Azure Databricks workspace that has a tiered structure. The workspace will contain the following three workloads:
A workload for data engineers who will use Python and SQL.
A workload for jobs that will run notebooks that use Python, Scala, and SOL.
A workload that data scientists will use to perform ad hoc analysis in Scala and R.
The enterprise architecture team at your company identifies the following standards for Databricks environments:
The data engineers must share a cluster.
The job cluster will be managed by using a request process whereby data scientists and data engineers provide packaged notebooks for deployment to the cluster.
All the data scientists must be assigned their own cluster that terminates automatically after 120 minutes of inactivity. Currently, there are three data scientists.
You need to create the Databricks clusters for the workloads.
Solution: You create a Standard cluster for each data scientist, a High Concurrency cluster for the data engineers, and a Standard cluster for the jobs.
Does this meet the goal?
A. No
B. Yes
Answer: A
Explanation:
We would need a High Concurrency cluster for the jobs.
Note:
Standard clusters are recommended for a single user. Standard can run workloads developed in any language:
Python, R, Scala, and SQL.
A high concurrency cluster is a managed cloud resource. The key benefits of high concurrency clusters are that they provide Apache Spark-native fine-grained sharing for maximum resource utilization and minimum query latencies.
Reference:
https://docs.azuredatabricks.net/clusters/configure.html

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