Ha migrado un data lake de HDFS a Cloud Storage. Los científicos de datos necesitan ejecutar Apache Spark y SQL con seguridad a nivel de columna, en una solución rentable que escale a una malla de datos. ¿Qué construye?
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Respuesta correcta: 1. Defina tablas de BigLake sobre los datos de Cloud Storage. 2. Cree una taxonomía de etiquetas de política en Data Catalog. 3. Aplique etiquetas de política a las columnas. 4. Procese usando el conector Spark–BigQuery o BigQuery SQL..
Por qué esta es la respuesta
La opción correcta utiliza tablas BigLake sobre Cloud Storage para acceder a los datos del data lake, lo que permite la integración con BigQuery para SQL y Spark. La seguridad a nivel de columna se logra mediante etiquetas de política de Data Catalog, que se aplican a las columnas y son respetadas por BigQuery. Esto es rentable y escalable para una malla de datos. La opción incorrecta de Dataproc con Hive y Ranger es menos rentable y escalable para la seguridad a nivel de columna en un data lake moderno. La opción de cargar datos en tablas nativas de BigQuery implica mover los datos del data lake, perdiendo los beneficios de BigLake. La opción de IAM a nivel de archivo de Cloud Storage no proporciona seguridad a nivel de columna y es ineficiente para el control de acceso granular.
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