Bir HDFS veri gölünü Cloud Storage'a taşıdınız. Veri bilimcilerin, bir veri ağına ölçeklenen uygun maliyetli bir çözümde Apache Spark ve SQL'i sütun düzeyinde güvenlikle çalıştırması gerekiyor. Ne inşa edersiniz?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: 1. Cloud Storage verileri üzerinde BigLake tabloları tanımlayın. 2. Politika etiketlerinden oluşan bir Data Catalog taksonomisi oluşturun. 3. Sütunlara politika etiketleri uygulayın. 4. Spark–BigQuery connector veya BigQuery SQL kullanarak işleyin..
Neden bu cevap
Doğru cevap, veri bilimcilerin Cloud Storage'daki veriler üzerinde Apache Spark ve SQL'i sütun düzeyinde güvenlikle çalıştırma gereksinimlerini en iyi şekilde karşılar. BigLake tabloları, Cloud Storage'daki verileri BigQuery'nin güçlü yönetim ve analiz yetenekleriyle birleştirerek maliyet etkin ve ölçeklenebilir bir çözüm sunar. Data Catalog taksonomileri ve politika etiketleri, sütun düzeyinde güvenlik sağlamanın yerel ve etkili bir yoludur. Spark-BigQuery bağlayıcısı veya BigQuery SQL, hem Spark hem de SQL kullanıcıları için esneklik sağlar. Yanlış seçenekler: Uzun süre çalışan Dataproc kümeleri pahalı ve yönetimi zor olabilir. Ranger, Dataproc üzerinde sütun düzeyinde güvenlik sağlasa da, BigLake'in sunduğu BigQuery entegrasyonunun maliyet ve yönetim avantajlarından yoksundur. Verileri yerel BigQuery tablolarına yüklemek, Cloud Storage'daki veri gölünün avantajlarını (esneklik, maliyet etkinliği) ortadan kaldırır ve veri tekrarına yol açar. Cloud Storage dosya düzeyinde IAM, sütun düzeyinde güvenlik sağlamaz. BigQuery harici tabloları, BigLake'in sunduğu gelişmiş yönetim ve güvenlik özelliklerinden yoksundur.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez