A. 기본적으로 쿼리 결과는 캐시되지 않습니다.

B. BigQuery는 쿼리 결과를 48시간 동안 캐시합니다.

C. 대상 테이블을 지정하더라도 쿼리 결과가 캐시됩니다.

D. 캐시에서 결과를 검색하는 쿼리에는 요금이 부과되지 않습니다.

A. 각 데이터 항목에 대한 해시 값과 기타 메타데이터를 저장하기 위해 데이터베이스 테이블을 유지합니다.

B. 각 데이터 항목의 해시 값을 계산하고 이를 모든 기록 데이터와 비교합니다.

C. 각 데이터 항목에 전역 고유 식별자(GUID)를 할당합니다.

D. 각 데이터 항목을 별도의 데이터베이스에 기본 키로 저장하고 인덱스를 적용합니다.

A. 쿼리에 WHERE 절을 추가하고 애플리케이션 서비스 계정에 BigQuery 데이터 뷰어 역할을 부여합니다.

B. BigQueryIO를 사용하여 Cloud Dataflow 파이프라인을 만들어 쿼리에서 모든 사용자에 대한 예측을 읽습니다. BigtableIO를 사용하여 Cloud Bigtable에 결과를 씁니다. 애플리케이션이 Cloud Bigtable에서 개별 사용자에 대한 예측을 읽을 수 있도록 애플리케이션 서비스 계정에 Bigtable 리더 역할을 부여합니다.

C. 제공된 쿼리를 사용하여 승인된 뷰를 생성합니다. 뷰가 포함된 데이터 세트를 애플리케이션 서비스 계정과 공유합니다.

D. BigQueryIO를 사용하여 Cloud Dataflow 파이프라인을 만들어 쿼리 결과를 읽습니다. 애플리케이션 서비스 계정에 Dataflow 작업자 역할을 부여합니다.

A. 요소가 손상된 경우 부울을 반환하는 SideInput을 추가합니다.

B. Cloud Dataflow에 ParDo 변환을 추가하여 손상된 요소를 삭제합니다.

C. Cloud Dataflow에 GroupByKey 변환을 추가하여 유효한 데이터를 모두 그룹화하고 나머지는 삭제합니다.

D. Cloud Dataflow에 파티션 변환을 추가하여 유효한 데이터와 손상된 데이터를 분리합니다.

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

B. 쿼리를 실행하여 기존 테이블에서 특정 날짜의 레코드를 가져오고, 대상 테이블의 경우 해당 날짜로 끝나는 파티션을 나눈 테이블을 "$YYYYMMDD" 형식으로 지정합니다.

C. 분할된 테이블을 만들고 매일 새 레코드를 스트리밍합니다.

D. ORDER BY를 사용하여 테이블의 행을 시간순으로 배치한 다음 테이블 유형을 다음으로 변경합니다.
"파티션됨".