A. Cloud Dataproc 워크플로 템플릿 만들기

B. 작업을 실행하기 위한 초기화 작업을 만듭니다.

C. Cloud Composer에서 방향성 비순환 그래프 만들기

D. Cloud SDK를 사용하여 클러스터를 생성하고 작업을 실행한 후 클러스터를 해체하는 Bash 스크립트를 만듭니다.

A. 매일 아침 사무실에 도착하면 Cloud Dataflow 작업을 수동으로 시작합니다.

B. Cloud Dataflow 작업을 실행하려면 Google App Engine Cron Service로 크론 작업을 만듭니다.

C. 로그 데이터를 즉시 처리하도록 Cloud Dataflow 작업을 스트리밍 작업으로 구성합니다.

D. 대신 Google Cloud Dataproc을 사용하도록 처리 작업을 변경합니다.

A. 최소 10TB의 데이터를 저장할 것으로 예상합니다.

B. 소수의 행에 대해 무작위 읽기를 자주 실행하기보다는 주로 검색 및 쓰기를 통해 일괄 작업 부하를 실행합니다.

C. Google BigQuery와 통합해야 합니다.

D. 사용자 대상 애플리케이션 또는 지연 시간에 민감한 애플리케이션을 백업하는 데 데이터를 사용하지 않습니다.

A. 옵션 A

B. 옵션 D

C. 옵션 C

D. 옵션 B.

A. 네트워크에 S3 호환 스토리지 엔드포인트를 생성하고 Google Cloud Storage Transfer를 사용합니다.
온프레미스 데이터를 지정된 스토리지 버킷으로 전송하는 서비스입니다.

B. 파일 전송 속도를 높이기 위해 각 파일에 데이터 압축을 도입합니다.

C. 인터넷 서비스 제공업체(ISP)에 문의하여 최대 대역폭을 100Mbps 이상으로 늘리세요.

D. 1,000개의 파일을 TAR(테이프 아카이브) 파일로 결합합니다. 대신 TAR 파일을 전송하고 분해하십시오.
CSV 파일을 수신하면 클라우드에 저장됩니다.

E. gsutil 도구를 사용하여 CSV 파일을 스토리지 버킷으로 보내도록 데이터 수집 프로세스를 재설계합니다.
평행한.