Hai caricato 5 anni di log su Cloud Storage e hai trovato valori fuori intervallo che indicano errori. Devi correggere i valori, mantenere gli originali per conformità ed essere in grado di rieseguire il processo. Cosa dovresti fare?
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Risposta corretta: Creare una pipeline Dataflow che legge da Cloud Storage, sostituisce i valori fuori intervallo con valori predefiniti appropriati e scrive i record corretti in un nuovo dataset in Cloud Storage..
Perché questa è la risposta
La pipeline Dataflow è la soluzione più efficace perché consente di leggere i dati da Cloud Storage, applicare una logica di trasformazione complessa (sostituzione dei valori fuori intervallo) e scrivere i risultati in una nuova posizione. Scrivere in un nuovo dataset in Cloud Storage garantisce che i dati originali rimangano intatti per motivi di conformità e permette di rieseguire il processo in caso di necessità. Importare in BigQuery e saltare le righe con errori non corregge i valori e scarta dati, il che non è l'obiettivo. Usare Compute Engine per copiare e saltare righe è inefficiente per grandi volumi di dati e non offre la flessibilità di Dataflow per la trasformazione. Scrivere nello stesso dataset sovrascriverebbe i dati originali, violando il requisito di conformità.
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