A. 클라우드 데이터프로세스 클러스터에서 프로젝트 뷰어 역할을 가진 사용자 계정을 사용하여 배치 파일을 읽고 BigQuery에 기록합니다.

B. 배치 파일을 읽고 BigQuery에 쓸 수 있는 권한이 있는 서비스 계정을 사용하십시오.

C. Google 클라우드 스토리지 버킷에 대한 접근을 제한하여 나만 파일을 볼 수 있도록 합니다.

D. 서비스 계정에 프로젝트 소유자 역할을 부여하고 해당 계정으로 작업을 실행합니다.

A. 로컬 컴퓨터에 Pub/Sub 에뮬레이터를 설치하세요. 프로덕션 환경에 배포하기 전에 새 구독자 로직의 동작을 검증하세요.

B. 새 구독자 코드를 배포하기 전에 Pub/Sub 스냅샷을 생성합니다. 스냅샷 생성 후 사용 가능해진 메시지를 다시 전송하려면 Seek 작업을 사용합니다.

C. 클라우드 빌드를 사용하여 배포하십시오. 배포 후 오류가 발생하면 탐색 작업을 사용하여 클라우드 빌드가 배포 시작 시 기록한 타임스탬프를 찾으십시오.

D. Pub/Sub 토픽에서 데드 레터링 기능을 활성화하여 승인되지 않은 메시지를 캡처합니다. 배포 후 오류가 발생하면 데드 레터 큐에 캡처된 모든 메시지를 다시 전송합니다.

A. Cancel

B. Drain

C. Stop

D. Finish

A. Kafka IO를 사용하여 Cloud Dataflow의 데이터 스트림을 소비합니다. 1시간 간격의 슬라이딩 타임 윈도우를 5분으로 설정합니다. 윈도우가 종료될 때 평균값을 계산하고, 평균값이 4000개 미만이면 알림을 보냅니다.

B. Use Kafka Connect to link your Kafka message queue to Cloud Pub/Sub. Use a Cloud Dataflow template to write your messages from Cloud Pub/Sub to Cloud Bigtable. Use Cloud Scheduler to run a script every hour that counts the number of rows created in Cloud Bigtable in the last hour. If that number falls below 4000, send an alert.

C. Consume the stream of data in Cloud Dataflow using Kafka IO. Set a fixed time window of 1 hour.
Compute the average when the window closes, and send an alert if the average is less than 4000 messages.

D. Use Kafka Connect to link your Kafka message queue to Cloud Pub/Sub. Use a Cloud Dataflow template to write your messages from Cloud Pub/Sub to BigQuery. Use Cloud Scheduler to run a script every five minutes that counts the number of rows created in BigQuery in the last hour. If that number falls below 4000, send an alert.

A. WHERE 절에서 DAY 열을 사용하세요

B. EXTRACT(DAY) 절을 사용하세요

C. WHERE 절에서 __PARTITIONTIME 가상 열을 사용하십시오.

D. WHERE 절에 DATE BETWEEN을 사용하세요