A. 시간별 워터마크

B. 이벤트 시간 트리거

C. 지연 허용 방식

D. 처리 시간 트리거

A. 클라우드 데이터플로우에 파티션 변환을 추가하여 유효한 데이터와 손상된 데이터를 분리합니다.

B. 클라우드 데이터플로우에 GroupByKey 변환을 추가하여 유효한 데이터를 모두 함께 그룹화하고 나머지는 버립니다.

C. 요소가 손상되었는지 여부를 나타내는 부울 값을 반환하는 SideInput을 추가합니다.

D. 클라우드 데이터플로우에 ParDo 변환을 추가하여 손상된 요소를 제거합니다.

A. 1) 테이블을 여러 개의 테이블로 분할합니다. 2) 파티션된 테이블을 사용합니다.

B. 1) 여러 테이블을 하나의 테이블로 결합; 2) 중첩된 반복 필드 사용

C. 1) 파티션된 테이블 사용; 2) 여러 테이블을 하나의 테이블로 결합

D. 1) 중첩된 반복 필드를 사용합니다. 2) 파티션된 테이블을 사용합니다.

A. 필요한 열만 포함하는 추가 테이블을 생성합니다.

B. 적절한 열에 대해 ID 및 액세스 관리(IAM) 역할을 생성하여 쿼리 결과에 해당 역할만 표시되도록 합니다.

C. 가상화를 위해 데이터를 Google Sheets로 내보냅니다.

D. 가상화 도구에 표시할 테이블에 대한 뷰를 생성합니다.

A. 사용자 지정 레이블을 인식 힌트로 제공하여 Cloud Vision API를 사용합니다.

B. 기존 데이터셋을 사용하여 Cloud Vision AutoML을 활용하세요.

C. 전이 학습 기법을 활용하여 자신만의 이미지 인식 모델을 학습시키세요.

D. 클라우드 비전 AutoML을 사용하되 데이터셋 크기를 절반으로 줄이세요.