A. [0, 5, 0, 0, 0, 0]

B. [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1]

C. [0, 1]

D. [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

A. 작업이 더 빨리 실행되도록 더 높은 메모리 노드를 사용합니다.

B. 작업자 노드에서 SSD를 사용하여 작업을 더 빠르게 실행할 수 있습니다.

C. 클러스터에 선점형 VM(가상 머신) 사용

D. 워크로드를 Google Cloud Dataflow로 마이그레이션

A. Cloud Bigtable 테이블의 행 키 구문을 주식 기호로 시작하도록 변경합니다.

B. 초당 임의의 숫자로 시작하도록 Cloud Bigtable 테이블의 행 키 구문을 변경합니다.

C. 주식 거래를 저장하기 위해 BigQuery를 사용하도록 데이터 파이프라인을 변경하고 애플리케이션을 업데이트합니다.

D. Cloud Dataflow를 사용하여 매일의 주식 거래 요약을 Cloud Storage의 Avro 파일에 작성합니다.
응답을 계산하려면 Cloud Storage 및 Cloud Bigtable에서 읽도록 애플리케이션을 업데이트하세요.

A. RAND() 함수를 사용하여 테이블에서 임의의 샘플을 선택하고 샘플을 비교합니다.

B. HASH() 함수를 사용하여 테이블에서 임의의 샘플을 선택하고 샘플을 비교합니다.

C. Dataproc 클러스터와 BigQuery Hadoop 커넥터를 사용하여 각 테이블에서 데이터를 읽고 정렬 후 테이블의 타임스탬프가 아닌 열에서 해시를 계산합니다. 각 테이블의 해시를 비교합니다.

D. OVER() 함수를 사용하여 계층화된 무작위 샘플을 만들고 각 테이블에서 동일한 샘플을 비교합니다.

A. 프로덕션 인스턴스를 사용하지 마십시오.

B. 최소 10분 동안 테스트를 실행하십시오.

C. 테스트하기 전에 몇 분 동안 과중한 사전 테스트를 실행합니다.

D. 300GB 이상의 데이터를 사용합니다.