A. 가중치

B. 편견

C. 연속적 특징

D. 입력값

A. 일괄 BQ 쿼리를 대화형 BQ 쿼리로 변환합니다.

B. 프로젝트당 2K 주문형 할당량을 극복하기 위해 추가 프로젝트를 만듭니다.

C. 정액 가격 책정으로 전환하고 프로젝트에 대한 계층적 우선 순위 모델을 수립하세요.

D. Cloud Console의 할당량 페이지에서 프로젝트당 동시 슬롯 수를 늘립니다.

A. 구체화된 뷰와 함께 BigQuery BI 엔진 사용

B. 논리적 리뷰와 함께 BigQuery Bl Engine 사용

C. 권한이 부여된 뷰와 함께 BigQuery Bl Engine 사용

D. 스트리밍 데이터에 BigQuery BI Engine을 사용하세요.

A. 데이터를 Compute Engine 디스크로 복사합니다. 해당 인스턴스에서 직접 작업을 관리하고 실행합니다.

B. 데이터를 Cloud Storage로 옮기세요. Dataproc에서 작업을 실행하세요.

C. 데이터를 BigQuery로 이동합니다. Spark 스크립트를 SQL 기반 처리 방식으로 변환합니다.

D. Apache Beam에서 작업을 다시 작성합니다. Dataflow에서 작업을 실행합니다.

A. BigQuery에서 테이블을 생성하고 CPU 및 메모리에 대한 새 샘플을 테이블에 추가합니다.

B. BigQuery에서 넓은 테이블을 만들고, 각 초의 샘플 값에 대한 열을 만들고, 각 초의 간격으로 행을 업데이트합니다.

C. Computer Engine 컴퓨터 식별자와 각 초의 샘플 시간을 결합하는 행 키를 사용하여 Cloud Bigtable에 좁은 테이블을 만듭니다.

D. 컴퓨터 식별자와 각 분의 샘플 시간을 결합하는 행 키가 있는 Cloud Bigtable에 넓은 테이블을 만들고, 각 초의 값을 열 데이터로 결합합니다.