A. 초기화 작업 설정

B. 클러스터 속성을 사용하여 구성 파일 수정

C. Cloud 배포 관리자를 사용하여 클러스터 구성

D. 마스터 노드에 로그인하고 거기에서 변경합니다.

A. 선점형 작업자는 영구 디스크를 사용할 수 없습니다.

B. 선점형 작업자는 데이터를 저장할 수 없습니다.

C. 선점형 작업자가 회수되면 대체 작업자를 수동으로 추가해야 합니다.

D. Dataproc 클러스터에는 선점형 작업자만 있을 수 없습니다.

A. 각 ID에 대해 별도의 테이블을 만듭니다.

B. 반환되는 행 수를 줄이려면 LIMIT 키워드를 사용하세요.

C. 분할 열과 클러스터링 열을 사용하여 테이블을 다시 만듭니다.

D. bq 쿼리 - -maximum_bytes_billed 플래그를 사용하여 청구되는 바이트 수를 제한합니다.

A. 날짜 범위를 기준으로 테이블을 더 작은 테이블로 분할하고 미리 지정된 날짜 범위의 보고서만 생성합니다.

B. 마스터 환자 기록 테이블을 환자 테이블과 방문 테이블로 정규화하고 자체 조인을 방지하기 위해 필요한 다른 테이블을 만듭니다.

C. 데이터베이스 서버에 200 단위로 용량(메모리 및 디스크 공간)을 추가합니다.

D. 테이블을 각 진료소마다 하나씩 더 작은 테이블로 분할합니다. 더 작은 테이블 쌍에 대해 쿼리를 실행하고 통합 보고서에 공용체를 사용합니다.

A. ORC 파일을 BigQuery에 로드합니다. Hadoop용 BigQuery 커넥터를 활용하여 BigQuery 테이블을 외부 Hive 테이블로 마운트합니다. 외부 Hive 테이블을 기본 테이블에 복제합니다.

B. gsutil 유틸리티를 실행하여 Cloud Storage 버킷의 모든 ORC 파일을 Dataproc 클러스터의 노드로 전송합니다. Hive 테이블을 로컬로 탑재합니다.

C. Hadoop용 Cloud Storage 커넥터를 활용하여 ORC 파일을 외부 Hive 테이블로 마운트합니다. 외부 Hive 테이블을 기본 테이블에 복제합니다.

D. gsutil 유틸리티를 실행하여 모든 ORC 파일을 Cloud Storage 버킷에서 HDFS로 전송합니다. Hive 테이블을 로컬로 탑재합니다.

E. gsutil 유틸리티를 실행하여 Cloud Storage 버킷의 모든 ORC 파일을 Dataproc 클러스터의 마스터 노드로 전송합니다. 그런 다음 Hadoop 유틸리티를 실행하여 HDFS에 복사합니다. HDFS에서 Hive 테이블을 마운트합니다.