A. 멀티 핫 컬럼 생성

B. 원핫 칼럼 생성

C. 해시 버킷 생성

D. 임베딩 열 생성

A. Cloud Key Management Service에서 암호화 키를 생성합니다. 이 키를 사용하여 모든 Compute Engine 클러스터 인스턴스의 데이터를 암호화하세요.

B. 전용 서비스 계정을 만들고 저장 데이터 암호화를 사용하여 API 서비스 호출의 일부로 Compute Engine 클러스터 인스턴스에 저장된 데이터를 참조합니다.

C. 클라우드 키 관리 서비스에서 암호화 키를 생성합니다. Compute Engine 클러스터 인스턴스의 데이터에 액세스할 때 API 서비스 호출에서 해당 키를 참조하세요.

D. 암호화 키를 로컬로 생성합니다. 암호화 키를 Cloud Key Management Service에 업로드합니다. 이 키를 사용하여 모든 Compute Engine 클러스터 인스턴스의 데이터를 암호화하세요.

A. 1) 테이블을 여러 테이블로 분할합니다. 2) 파티션을 나눈 테이블 사용

B. 1) 테이블을 하나의 테이블로 결합합니다. 2) 중첩된 반복 필드 사용

C. 1) 분할된 테이블을 사용합니다. 2) 테이블을 하나의 테이블로 결합

D. 1) 중첩된 반복 필드를 사용합니다. 2) 파티션을 나눈 테이블 사용

A. 필터링 단계를 추가하여 향후 이러한 유형의 오류를 건너뛰고 로그에서 잘못된 행을 추출합니다.

B. 데이터를 변환하고 로그에서 잘못된 행을 추출하는 try... catch 블록을 DoFn에 추가합니다.

C. 데이터를 변환하는 try... catch 블록을 DoFn에 추가하고 DoFn에서 직접 잘못된 행을 PubSub에 씁니다.

D. try... catch 블록을 sideOutput에 추가하여 나중에 PubSub에 저장할 수 있는 PCollection을 만듭니다.

A. BigQuery의 파티션을 나눈 새 테이블에 30분마다 데이터를 로드합니다.

B. 지역 Google Cloud Storage 버킷에 데이터를 저장 및 업데이트하고 BigQuery에서 연합 데이터 소스 생성

C. Google Cloud Datastore에 데이터를 저장합니다. Google Cloud Dataflow를 사용하여 BigQuery를 쿼리하고 데이터를 Cloud Datastore에 저장된 데이터와 프로그래밍 방식으로 결합

D. 지역 Google Cloud Storage 버킷의 파일에 데이터를 저장합니다. Cloud Dataflow를 사용하여 BigQuery를 쿼리하고 데이터를 프로그래밍 방식으로 Google Cloud Storage에 저장된 데이터와 결합합니다.