A. 집계 결과를 제공하는 승인된 보기를 만들고 공유합니다.

B. 집계 결과를 제공하는 새 데이터 세트 및 보기를 생성 및 공유합니다.

C. 집계 결과가 포함된 새 데이터 세트 및 테이블을 만들고 공유합니다.

D. 데이터 세트에 대한 dataViewer IAM(Identity and Access Management) 역할을 생성하여 공유를 활성화합니다.

A. 비지도 학습

B. 회귀자

C. 분류자

D. 클러스터링 추정기

A. Cloud Dataflow를 Beam과 함께 사용하여 오류를 감지하고 변환을 수행합니다.

B. Cloud Dataprep을 레시피와 함께 사용하여 오류를 감지하고 변환을 수행합니다.

C. BigQuery에서 연합 테이블을 쿼리와 함께 사용하여 오류를 감지하고 변환을 수행합니다.

D. Cloud Dataproc을 Hadoop 작업과 함께 사용하여 오류를 감지하고 변환을 수행합니다.

A. Cloud Dataflow를 사용하여 변환을 실행합니다. Stackdriver로 작업 시스템 지연을 모니터링하세요. 작업자 인스턴스에 대한 기본 자동 크기 조정 설정을 사용합니다.

B. Cloud Dataproc을 사용하여 변환을 실행합니다. 클러스터의 CPU 사용률을 모니터링합니다. 명령줄을 통해 클러스터의 작업자 노드 수를 조정합니다.

C. Cloud Dataflow를 사용하여 변환을 실행합니다. 작업 샘플링의 총 실행 시간을 모니터링합니다.
필요한 경우 기본이 아닌 Compute Engine 머신 유형을 사용하도록 작업을 구성합니다.

D. Cloud Dataproc을 사용하여 변환을 실행합니다. 진단 명령을 사용하여 작업 출력 아카이브를 생성합니다. 병목 현상을 찾아 클러스터 리소스를 조정합니다.

A. 클라우드 데이터 저장소

B. PostgreSQL용 Cloud SQL

C. 클라우드 빅테이블

D. 빅쿼리