A. 소셜 미디어 게시물과 API에서 추출한 데이터를 BigQuery에 저장합니다.

B. 소셜 미디어 게시물과 API에서 추출한 데이터를 Cloud SQL에 저장합니다.

C. 원시 소셜 미디어 게시물을 Cloud Storage에 저장하고 API에서 추출된 데이터를 BigQuery에 씁니다.

D. 소셜 미디어 게시물을 소스에서 직접 API로 피드하고 API에서 추출된 데이터를 BigQuery에 씁니다.

A. 1 단일 Dataplex 가상 호수를 만들고 원시 착륙을 포함하는 단일 영역을 만듭니다. 그리고 선별된 데이터.
2 각 데이터 엔지니어링 팀에 가상 레이크에 대한 액세스 권한을 제공합니다.

B. 1 단일 Dataplex 가상 호수를 만들고 원시 착륙을 포함하는 단일 영역을 만듭니다. 그리고 선별된 데이터.
2 영역 내 각 데이터 제품에 대해 별도의 자산을 구축합니다.
3. 영역 수준에서 데이터 엔지니어링 팀에 권한을 할당합니다.

C. 1 각 데이터 제품에 대한 Dataplex 가상 레이크를 만들고 랜딩, 원시 및 선별된 데이터를 포함하는 단일 영역을 만듭니다.
2. 데이터 엔지니어링 팀에게 데이터 제품에 할당된 가상 레이크에 대한 전체 액세스 권한을 제공합니다.

D. 1 각 데이터 제품에 대한 Dataplex 가상 레이크를 생성하고 원시 랜딩을 위한 여러 영역을 생성합니다. 그리고 선별된 데이터.
2. 데이터 엔지니어링 팀에게 데이터 제품에 할당된 가상 레이크에 대한 전체 액세스 권한을 제공합니다.

A. cos(X)

B. X^2+Y^2

C. X^2

D. Y^2

A. Cloud Dataproc을 사용하여 변환을 실행합니다. 진단 명령을 사용하여
운영 결과 아카이브. 병목 현상을 찾아 클러스터 리소스를 조정합니다.

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

C. Cloud Dataproc을 사용하여 변환을 실행합니다. 클러스터의 CPU 사용률을 모니터링합니다. 크기 조정
명령줄을 통해 클러스터의 작업자 노드 수.

D. Cloud Dataflow를 사용하여 변환을 실행합니다. Stackdriver로 작업 시스템 지연을 모니터링하세요. 사용
작업자 인스턴스에 대한 기본 자동 크기 조정 설정입니다.

A. 고가용성을 갖춘 Cloud Dataproc 클러스터를 만듭니다. 데이터를 HDFS에 저장하고 필요에 따라 분석을 수행합니다.

B. BigQuery에 데이터를 저장합니다. BigQuery 커넥터나 Cloud Dataproc 및 Compute Engine을 사용하여 데이터에 액세스합니다.

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

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