A. 매일 별도의 파일에 기존 데이터가 있는 경우 파티션을 나눈 테이블을 만들고 각 파일을 적절한 파티션에 업로드합니다.

B. 쿼리를 실행하여 기존 테이블에서 특정 날짜의 레코드를 가져오고 대상 테이블에 대해 "$YYYYMMDD" 형식으로 날짜로 끝나는 분할된 테이블을 지정합니다.

C. 분할된 테이블을 만들고 매일 새 레코드를 스트리밍합니다.

D. ORDER BY를 사용하여 테이블의 행을 시간 순서대로 배치한 다음 테이블의 유형을 다음으로 변경합니다.
"분할".

A. K-means 클러스터링을 사용하여 픽셀에서 얼굴을 감지합니다.

B. 입력 데이터에 특징 공학을 사용하여 눈, 코, 입에 대한 특징을 추가합니다.

C. 은닉층이 여러 개인 신경망을 생성하여 딥 러닝을 사용하여 얼굴의 특징을 자동으로 감지합니다.

D. 픽셀의 입력 레이어, 은닉 레이어 및 두 개의 범주가 있는 출력 레이어로 신경망을 구축합니다.

A. 단일 글로벌 창을 설정하여 모든 데이터를 캡처합니다.

B. 모든 데이터 소스 유형(스트림 또는 배치)에 타임스탬프가 있는지 확인하고 타임스탬프를 사용하여 정의
지연된 데이터에 대한 논리.

C. 워터마크와 타임스탬프를 사용하여 지연된 데이터를 캡처합니다.

D. 지연된 모든 데이터를 캡처하도록 슬라이딩 윈도우를 설정합니다.

A. 레디스

B. 카산드라

C. 몽고DB

D. MySQL

E. HBase

F. Hive가 있는 HDFS

A. VPN 연결

B. 특수 브라우저

C. SSH 터널

D. FTP 연결