A. IAM 역할을 사용하면 사용자에게 프로젝트의 모든 테이블이 아니라 프로젝트의 한 테이블에만 액세스 권한을 부여할 수 없습니다.

B. 사용자에게 프로젝트의 한 테이블에만 액세스 권한을 부여하려면 사용자에게 해당 테이블에 대한 Bigtable 편집자 역할을 부여하십시오.

C. 프로젝트 수준에서만 접근 제어를 설정할 수 있습니다.

D. 사용자에게 프로젝트의 한 테이블에만 액세스 권한을 부여하려면 애플리케이션을 통해 액세스를 구성해야 합니다.

A. BigQuery에 데이터를 저장합니다. Cloud Dataproc 및 Compute Engine에서 BigQuery 커넥터를 사용하여 데이터에 액세스합니다.

B. 고가용성을 갖춘 Cloud Dataproc 클러스터를 생성합니다. 데이터를 HDFS에 저장하고 필요에 따라 분석을 수행합니다.

C. 다중 지역 Cloud Storage 버킷에 데이터를 저장합니다. Cloud Dataproc, BigQuery, Compute Engine을 사용하여 데이터에 직접 액세스합니다.

D. 지역 Cloud Storage 버킷에 데이터를 저장합니다. Cloud Dataproc, BigQuery, Compute Engine을 사용하여 버킷에 직접 액세스합니다.

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. 관리형 내보내기를 사용하고 Nearline 또는 Coldline 클래스를 사용하여 Cloud Storage 버킷에 데이터를 저장합니다.

B. 관리형 내보내기를 사용한 다음 해당 내보내기용으로 예약된 고유한 네임스페이스 아래 별도의 프로젝트에서 Cloud Datastore로 가져옵니다.

C. 관리형 내보내기를 사용한 다음 해당 내보내기용으로 생성된 BigQuery 테이블로 데이터를 가져오고 임시 내보내기 파일을 삭제합니다.

D. Cloud Datastore 클라이언트 라이브러리를 사용하여 모든 항목을 읽는 애플리케이션을 작성합니다. BigQuery 스트리밍 삽입을 통해 각 항목을 BigQuery 테이블 행으로 취급합니다. 각 내보내기에 대해 내보내기 타임스탬프를 할당하고 각 행에 대한 추가 열로 첨부합니다. 내보내기 타임스탬프 열을 사용하여 BigQuery 테이블의 파티션을 나눴는지 확인하세요.

E. Cloud Datastore 클라이언트 라이브러리를 사용하여 모든 항목을 읽는 애플리케이션을 작성합니다. 내보낸 데이터를 JSON 파일로 형식화합니다. Cloud Source Repositories에 데이터를 저장하기 전에 압축을 적용하세요.

A. 사용자가 시스템에서 너무 많은 동시 쿼리를 실행하고 있습니다.

B. [myproject:mydataset.mytable] 테이블에 파티션이 너무 많습니다.

C. [myproject:mydataset.mytable] 테이블의 대부분의 행은 국가 열의 값이 동일하여 데이터 왜곡이 발생함

D. [myproject:mydataset.mytable] 테이블의 주 또는 도시 열에 너무 많은 NULL 값이 있습니다.