DP-900-CORE#78
Microsoft Fabric の Lakehouse に関する説明として最も適切なものはどれですか?
解説
【正解: B】の理由
Microsoft Fabric Lakehouse は「データ レイクの柔軟性 + DWH の構造化分析」を統合したアーキテクチャであり、OneLake 上に Delta Lake (Parquet + トランザクション ログ) 形式で保存されます。
【他選択肢が違う理由】
出典: Microsoft Learn — What is a lakehouse?
Microsoft Fabric Lakehouse は「データ レイクの柔軟性 + DWH の構造化分析」を統合したアーキテクチャであり、OneLake 上に Delta Lake (Parquet + トランザクション ログ) 形式で保存されます。
| 特性 | 内容 |
|---|---|
| 保存場所 | OneLake (テナント統合データ レイク) |
| データ形式 | Delta Lake (Parquet ベース) |
| Files ビュー | 生の Parquet / CSV / JSON を直接配置できます |
| Tables ビュー | Delta テーブルとして SQL クエリ可能です |
| クエリ エンジン | Spark (Notebook) + SQL (SQL Analytics Endpoint) の両方を使えます |
| Direct Lake | Power BI が Parquet を直接スキャンし、データ重複ゼロを実現します |
【他選択肢が違う理由】
- A. OLTP RDB: Lakehouse は分析ワークロード向けであり、トランザクション処理は守備範囲外です。
- C. Hadoop の Lift & Shift: Lakehouse は SaaS の概念であり、オンプレ Hadoop の置き換えではありません (該当機能は HDInsight です)。
- D. Power BI 専用キャッシュ: Lakehouse は Fabric 全ワークロードで共有される基盤であり、Power BI 専用ではありません。
出典: Microsoft Learn — What is a lakehouse?

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