A. 손상된 데이터를 제외하고 BigQuery의 데이터를 새 테이블로 내보냅니다.

B. BigQuery 테이블 스냅샷을 매일 생성합니다.

C. 데이터를 다중 지역 BigQuery 버킷으로 마이그레이션하세요.

D. BigQuery에서 타임 트래블을 사용하여 과거 데이터에 액세스합니다.

A. Pig로 작업을 다시 작성하세요.

B. Apache Spark에서 작업을 다시 작성합니다.

C. 하둡 클러스터의 크기를 늘립니다.

D. 하둡 클러스터 크기를 줄이는 동시에 Hive에서 작업을 다시 작성합니다.

A. 비지도 학습

B. 회귀 분석기

C. 분류기

D. 클러스터링 추정기

A. 각 인덱스마다 별도의 테이블을 만들고 타임스탬프를 행 키로 사용하는 설계입니다.

B. 모든 인덱스를 위한 하나의 고유한 테이블을 생성한 다음, 해당 인덱스와 타임스탬프를 행 키로 사용하는 설계를 합니다.

C. 모든 인덱스에 대해 하나의 고유한 테이블을 생성하고, 역 타임스탬프를 행 키로 사용하는 설계를 적용합니다.

D. 각 인덱스마다 별도의 테이블을 만들고 역 타임스탬프를 행 키로 사용하는 설계입니다.

A. 클라우드 워크플로우를 선택하세요.

B. 클라우드 컴포저를 선택하세요.

C. cron을 사용하여 Compute Engine을 선택합니다.

D. Apache Oozie를 사용하여 Dataproc을 선택합니다.