問題一覧
1
タスクが 23:30 以降に送信された場合、スケジュール システムは 2 日目からインスタンスを自動的に循環生成し、時間どおりに実行します。, システムは、スケジュール属性設定に従って各時点でタスクのインスタンスを自動的に生成し、タスクがスケジュール システムに送信された後のみ、2 日目から定期的にタスクを実行します。
2
DataWorks を使用する
3
従量課金制の支払い方法をサポートしています。つまり、各タスクのコストは入力サイズに応じて測定されます。
4
Scala
5
set ProjectProtection=true; を使用して、プロジェクトのデータ保護メカニズムを有効にします。
6
すべてのタスクの編集は開発環境で実行でき、実稼働環境のコードも直接変更できます。
7
SHELL ノードは、標準の SHELL 構文と対話型構文をサポートします。 SHELL タスクはデフォルトのリソース グループで実行できます。
8
上級ユーザーのパーソナライズされたクエリ要件を満たすために、DataService Studio にはカスタム Python スクリプト モードが用意されており、API クエリを自分でコンパイルできるようになります。 複数テーブルの関連付け、複雑なクエリ条件、集計関数もサポートします。
9
MySQL などの RDBMS に保存される
10
Al の TensorFlow
11
MaxCompute プロジェクト
12
バブルチャート
13
APIから返される結果, ローカル Excel ファイル
14
sqoopインポートで取り込む
15
ネームノード
16
Apache Flume を使用してサーバー Web ログを HDFS に取り込む
17
Oozie
18
PAI実験がPAI上で作成された後
19
PyODPS
20
MaxCompute SQL はクエリを数分、場合によっては数秒で完了でき、別のプロセス エンジンを使用せずにミリ秒で結果を返すことができます。
21
show tables;
22
フラッシュ権限。
23
Lightning
24
desc table_a;
25
データのアップロードに失敗した場合は、restore コマンドを使用して、中断された場所からアップロードを復元します。
26
MaxCompute SQL は Hive SQL と 100% 同等です
27
データアップロード
28
ユーザーはシンプルモードでプロジェクトを作成する必要があります
29
パージ: テーブル ディレクトリをクリアします。 デフォルトでは、コマンドを使用して過去 3 日間の情報をクリアします
30
MaxCompute の Spark には別の権限システムがあり、追加の権限の変更が必要な場合、ユーザーはデータをクエリできません。
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TRUE
32
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同じブロック (またはチャンク) での読み取りと書き込みでは、マスターに対するブロックの位置情報の最初のリクエストが 1 回だけ必要となるため、クライアントがマスターと対話する必要性が軽減されます。, 大きなブロック (またはチャンク) では、クライアントは特定のブロックに対して多くの操作を実行する可能性が高いため、メタデータ サーバーへの永続的な TCP 接続を長期間維持することでネットワーク オーバーヘッドを削減できます。, マスターに保存されるメタデータのサイズが削減されます。, 多くのクライアントが同じ小さなファイルにアクセスしている場合、これらのブロックを保存しているサーバーがホットスポットになる可能性があります。
52
Auto Scaling は、タスク ノードを追加または削除することによるクラスターのスケールインとスケールアウトのみをサポートします。, クラスターをスケールする時間を指定できる場合は、ルール タイプとして「時間によるスケール」をお勧めします, Auto Scaling は従量課金制 Hadoop クラスターのみをサポートします
53
DataWorks, MaxCompute Tunnel
54
データソースを追加するには、プロジェクト管理のデータソース設定が必要です, ソース データの抽出では、増分同期の基準として「where」フィルタリング句を参照できます。, データの書き込み前に既存のデータを消去または保存するようにクリーンアップ ルールを設定できます。
55
App Studio には、ローカル IDE のすべてのブレークポイント タイプと操作が付属しています。 スレッドの切り替えとフィルタリング、変数の表示と監視、リモート デバッグ、ホット コード置換をサポートします。, あなたとあなたのチームメンバーは、App Studio を使用して、共同コーディングのための開発環境を共有できます。, App Studio は、リアルタイムの共同コーディングをサポートしています。 チームの複数の共同作業者が、同じプロジェクト内で同時にコードを開発および作成し、他の共同作業者による変更をリアルタイムで表示できます。 この機能は、コードの同期やブランチのマージの煩わしさを回避し、開発効率を大幅に向上させるのに役立ちます。
56
分ごと, 時間別, 日ごとに, 週ごと
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Email, Text message
58
分散アーキテクチャ, 高いセキュリティと信頼性, マルチレベルの管理と認可
59
Project, Table, Resource
60
Access Key ID, Access Key Secret
Alibaba01
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YUSUKE · 60問 · 1年前Alibaba01
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60問 • 1年前2023年秋エンベデッド
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25問 • 9ヶ月前Google Cloud Platform Professional Data Engineer 試験 - 練習セット #01-1
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25問 • 5ヶ月前Google Cloud Platform Professional Data Engineer 試験 - 練習セット #01-2
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25問 • 5ヶ月前Google Cloud Platform Professional Data Engineer 試験 - 練習セット #02-1
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YUSUKE · 25問 · 5ヶ月前Google Cloud Platform Professional Data Engineer 試験 - 練習セット #02-1
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25問 • 5ヶ月前問題一覧
1
タスクが 23:30 以降に送信された場合、スケジュール システムは 2 日目からインスタンスを自動的に循環生成し、時間どおりに実行します。, システムは、スケジュール属性設定に従って各時点でタスクのインスタンスを自動的に生成し、タスクがスケジュール システムに送信された後のみ、2 日目から定期的にタスクを実行します。
2
DataWorks を使用する
3
従量課金制の支払い方法をサポートしています。つまり、各タスクのコストは入力サイズに応じて測定されます。
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Scala
5
set ProjectProtection=true; を使用して、プロジェクトのデータ保護メカニズムを有効にします。
6
すべてのタスクの編集は開発環境で実行でき、実稼働環境のコードも直接変更できます。
7
SHELL ノードは、標準の SHELL 構文と対話型構文をサポートします。 SHELL タスクはデフォルトのリソース グループで実行できます。
8
上級ユーザーのパーソナライズされたクエリ要件を満たすために、DataService Studio にはカスタム Python スクリプト モードが用意されており、API クエリを自分でコンパイルできるようになります。 複数テーブルの関連付け、複雑なクエリ条件、集計関数もサポートします。
9
MySQL などの RDBMS に保存される
10
Al の TensorFlow
11
MaxCompute プロジェクト
12
バブルチャート
13
APIから返される結果, ローカル Excel ファイル
14
sqoopインポートで取り込む
15
ネームノード
16
Apache Flume を使用してサーバー Web ログを HDFS に取り込む
17
Oozie
18
PAI実験がPAI上で作成された後
19
PyODPS
20
MaxCompute SQL はクエリを数分、場合によっては数秒で完了でき、別のプロセス エンジンを使用せずにミリ秒で結果を返すことができます。
21
show tables;
22
フラッシュ権限。
23
Lightning
24
desc table_a;
25
データのアップロードに失敗した場合は、restore コマンドを使用して、中断された場所からアップロードを復元します。
26
MaxCompute SQL は Hive SQL と 100% 同等です
27
データアップロード
28
ユーザーはシンプルモードでプロジェクトを作成する必要があります
29
パージ: テーブル ディレクトリをクリアします。 デフォルトでは、コマンドを使用して過去 3 日間の情報をクリアします
30
MaxCompute の Spark には別の権限システムがあり、追加の権限の変更が必要な場合、ユーザーはデータをクエリできません。
31
TRUE
32
TRUE
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TRUE
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同じブロック (またはチャンク) での読み取りと書き込みでは、マスターに対するブロックの位置情報の最初のリクエストが 1 回だけ必要となるため、クライアントがマスターと対話する必要性が軽減されます。, 大きなブロック (またはチャンク) では、クライアントは特定のブロックに対して多くの操作を実行する可能性が高いため、メタデータ サーバーへの永続的な TCP 接続を長期間維持することでネットワーク オーバーヘッドを削減できます。, マスターに保存されるメタデータのサイズが削減されます。, 多くのクライアントが同じ小さなファイルにアクセスしている場合、これらのブロックを保存しているサーバーがホットスポットになる可能性があります。
52
Auto Scaling は、タスク ノードを追加または削除することによるクラスターのスケールインとスケールアウトのみをサポートします。, クラスターをスケールする時間を指定できる場合は、ルール タイプとして「時間によるスケール」をお勧めします, Auto Scaling は従量課金制 Hadoop クラスターのみをサポートします
53
DataWorks, MaxCompute Tunnel
54
データソースを追加するには、プロジェクト管理のデータソース設定が必要です, ソース データの抽出では、増分同期の基準として「where」フィルタリング句を参照できます。, データの書き込み前に既存のデータを消去または保存するようにクリーンアップ ルールを設定できます。
55
App Studio には、ローカル IDE のすべてのブレークポイント タイプと操作が付属しています。 スレッドの切り替えとフィルタリング、変数の表示と監視、リモート デバッグ、ホット コード置換をサポートします。, あなたとあなたのチームメンバーは、App Studio を使用して、共同コーディングのための開発環境を共有できます。, App Studio は、リアルタイムの共同コーディングをサポートしています。 チームの複数の共同作業者が、同じプロジェクト内で同時にコードを開発および作成し、他の共同作業者による変更をリアルタイムで表示できます。 この機能は、コードの同期やブランチのマージの煩わしさを回避し、開発効率を大幅に向上させるのに役立ちます。
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分ごと, 時間別, 日ごとに, 週ごと
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Email, Text message
58
分散アーキテクチャ, 高いセキュリティと信頼性, マルチレベルの管理と認可
59
Project, Table, Resource
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Access Key ID, Access Key Secret