About Juniper JN0-251 Exam Test Dumps

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NEW QUESTION: 1
Which command will erase all CRL's?
A. cpstop/cpstart
B. vpn crl_zap
C. vpn crladmin
D. vpn flush
Answer: B

NEW QUESTION: 2
With Redhat linux enterprise 6 system the df and du commands allow you to see the mnt capacity, as shown below. What causes the capacity shown to not be the same?
redhat: ~ # df -h / mnt
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/ dev / sdb 1008M 514M 443M 54% / mnt
redhat: ~ # du -hs / mnt
40k / mnt
A. The mnt directory mounted block device is abnormal
B. The mnt directory have been deleted
C. The mnt directory is also mounted another block device and some files that are currently open.
D. This is a bug of theknown du and df commands that need to be upgraded to the latest version
Answer: B

NEW QUESTION: 3
_____________ is a snapshot of the data that Tableau stores locally. Good for very large datasets of which we only need few fields.
A. Tableau Data Extract (.tde)
B. Tableau Data Source (.tds)
C. Tableau Workbook (.twb)
D. Tableau Packaged Workbook (.twbx)
Answer: A
Explanation:
Explanation
Tableau Data Extract (TDE) is a snapshot of the data that Tableau stores locally. Good for very large datasets of which we only need few fields. Performance is optimised because it queries its own database engine instead of the local data source.
When you create an extract of your data, you can reduce the total amount of data by using filters and configuring other limits. After you create an extract, you can refresh it with data from the original data. When refreshing the data, you have the option to either do a full refresh, which replaces all of the contents in the extract, or you can do an incremental refresh, which only adds rows that are new since the previous refresh.
Extracts are advantageous for several reasons:
1) Supports large data sets: You can create extracts that contain billions of rows of data.
2) Fast to create: If you're working with large data sets, creating and working with extracts can be faster than working with the original data.
3) Help improve performance: When you interact with views that use extract data sources, you generally experience better performance than when interacting with views based on connections to the original data.
4) Support additional functionality: Extracts allow you to take advantage of Tableau functionality that's not available or supported by the original data, such as the ability to compute Count Distinct.
5) Provide offline access to your data: Extracts allow you to save and work with the data locally when the original data is not available. For example, when you are traveling.