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Wie es stöhnt von bösen Erinnerungen, Steinerne Könige blickten HP2-H79 Vorbereitung von ihren Thronen auf sie herab, die Gesichter fleckig und angeschlagen, selbst die Namen im Dunst der Zeit verloren.

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NEW QUESTION: 1
CORRECT TEXT
You create a table by using the following Transact-SQL Statement:
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You need to return a result set that has a single column named DisplayInformation. The result set must contain the Name value if the Name value is NOT NULL, otherwise the result set must contain the SubName value.
Part of the correct Transact-SQL has been provided in the answer area below. Enter the code in the answer area that resolves the problem and meets the stated goals or requirements. You can add code within the code that has been provided as well as below it.
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Use the Check Syntax button to verify your work. Any syntax or spelling errors will be reported by line and character position.
Answer:
Explanation:
SELECT IIF (Name IS NOT NULL, Name, SubName)
Explanation:
Update line 1 to get the following:
SELECT IIF (Name IS NOT NULL, Name, SubName)
FROM Products;
IIF returns one of two values, depending on whether the Boolean expression evaluates to true or false in SQL Server.
Syntax: IIF ( boolean_expression, true_value, false_value )
If the value of expression is NULL, IS NULL returns TRUE; otherwise, it returns FALSE.
If the value of expression is NULL,IS NOT NULL returns FALSE; otherwise, it returns TRUE.
To determine whether an expression is NULL, use IS NULL or IS NOT NULL instead of comparison operators (such as = or !=). Comparison operators return UNKNOWN when either or both arguments are NULL References:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh213574.aspx
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms188795.aspx

NEW QUESTION: 2
You are creating an Azure Data Factory data flow that will ingest data from a CSV file, cast columns to specified types of data, and insert the data into a table in an Azure Synapse Analytic dedicated SQL pool. The CSV file contains three columns named username, comment, and date.
The data flow already contains the following:
A source transformation.
A Derived Column transformation to set the appropriate types of dat
a.
A sink transformation to land the data in the pool.
You need to ensure that the data flow meets the following requirements:
All valid rows must be written to the destination table.
Truncation errors in the comment column must be avoided proactively.
Any rows containing comment values that will cause truncation errors upon insert must be written to a file in blob storage.
Which two actions should you perform? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. To the data flow, add a sink transformation to write the rows to a file in blob storage.
B. Add a select transformation to select only the rows that will cause truncation errors.
C. To the data flow, add a Conditional Split transformation to separate the rows that will cause truncation errors.
D. To the data flow, add a filter transformation to filter out rows that will cause truncation errors.
Answer: A,C
Explanation:
B: Example:
1. This conditional split transformation defines the maximum length of "title" to be five. Any row that is less than or equal to five will go into the GoodRows stream. Any row that is larger than five will go into the BadRows stream.
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2. This conditional split transformation defines the maximum length of "title" to be five. Any row that is less than or equal to five will go into the GoodRows stream. Any row that is larger than five will go into the BadRows stream.
A:
3. Now we need to log the rows that failed. Add a sink transformation to the BadRows stream for logging. Here, we'll "auto-map" all of the fields so that we have logging of the complete transaction record. This is a text-delimited CSV file output to a single file in Blob Storage. We'll call the log file "badrows.csv".
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4. The completed data flow is shown below. We are now able to split off error rows to avoid the SQL truncation errors and put those entries into a log file. Meanwhile, successful rows can continue to write to our target database.
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Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/how-to-data-flow-error-rows

NEW QUESTION: 3
What is one benefit of an HPE compostable infrastructure?
A. It deploys all workloads as (Ritualized workloads in a standardized virtual environment.
B. It adds a virtualization layer and HPE OneView InstantOn to the world's most deployed rack server.
C. It integrates customers' choice of virtualization software on converged compute, storage, and fabric at the factory.
D. It transforms compute, storage, and fabric into fluid resources pools that can be combined to support workloads on demand.
Answer: D