Quay lại bộ đề
Question #269 Topic 1
An aerospace company uses a proprietary data format to store its flight data. You need to connect this new data source to BigQuery and stream the data intoBigQuery. You want to efficiently import the data into BigQuery while consuming as few resources as possible. What should you do?
Một công ty hàng không vũ trụ sử dụng một định dạng dữ liệu độc quyền để lưu trữ dữ liệu chuyến bay của mình. Bạn cần kết nối nguồn dữ liệu mới này với BigQuery và stream dữ liệu vào BigQuery. Bạn muốn nhập dữ liệu vào BigQuery một cách hiệu quả trong khi tiêu thụ ít tài nguyên nhất có thể. Bạn nên làm gì?
A
Use Cloud SQL, but first organize the data into tables. Use JOIN in queries to retrieve data.
Sử dụng Cloud SQL, nhưng trước tiên hãy tổ chức dữ liệu thành các bảng. Sử dụng JOIN trong các truy vấn để truy xuất dữ liệu.
B
Use BigQuery as a data warehouse. Set output destinations for caching large queries.
Sử dụng BigQuery làm kho dữ liệu. Thiết lập các bảng đích đầu ra (output destinations) để lưu trữ đệm (caching) các truy vấn lớn.
C
Use a MySQL cluster installed on a Compute Engine managed instance group for scalability.
Sử dụng một cụm MySQL được cài đặt trên một Compute Engine managed instance group để phục vụ mục đích mở rộng quy mô.
D
Use Cloud Spanner to replicate the data across regions. Normalize the data in a series of tables.
Sử dụng Cloud Spanner để sao chép dữ liệu qua các vùng. Chuẩn hóa dữ liệu trong một chuỗi các bảng.
Giải thích & Tài liệu tham khảo
> [!NOTE]
> Lưu ý: Câu hỏi này bị lỗi hiển thị lựa chọn trong đề thi gốc. Câu hỏi tiếng Anh nói về việc truyền dữ liệu chuyến bay định dạng độc quyền vào BigQuery, nhưng các lựa chọn trong tệp JSON này lại thuộc về một câu hỏi khác về kiến trúc lưu trữ và truy vấn báo cáo dữ liệu y tế quy mô lớn trên 10 TB.
Dựa trên các lựa chọn hiện tại trong tệp JSON:
- Lựa chọn B (Use BigQuery as a data warehouse. Set output destinations for caching large queries) là phương án tối ưu nhất cho bài toán kho dữ liệu lớn trên 10 TB, yêu cầu tính tự vận hành thấp (low-maintenance) và sử dụng SQL hiệu quả về mặt chi phí:
- BigQuery: Là kho dữ liệu phân tích serverless, hoàn toàn không cần quản lý hạ tầng phần cứng.
- Bảng đích đầu ra (output destination tables): Việc lưu kết quả của các truy vấn lớn vào một bảng đích giúp truy xuất kết quả nhanh chóng, tận dụng cơ chế cache mà không bị giới hạn kích thước kết quả truy vấn mặc định (10 GB đối với cached query results thông thường) và giảm thiểu chi phí khi thực hiện truy vấn lại.
- Tại sao các lựa chọn khác sai:
- A & D: Cloud SQL và Cloud Spanner không được tối ưu hóa tốt bằng BigQuery cho việc lưu trữ và phân tích kho dữ liệu OLAP quy mô lớn (trên 10 TB) với chi phí thấp.
- C: Triển khai MySQL cluster trên Compute Engine yêu cầu quản trị viên tự vận hành rất nhiều hạ tầng vật lý (high maintenance).
(Đáp án được gợi ý bởi AI)