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NEW QUESTION 42
Your startup has never implemented a formal security policy. Currently, everyone in the company has access to the datasets stored in Google BigQuery. Teams have freedom to use the service as they see fit, and they have not documented their use cases. You have been asked to secure the data warehouse. You need to discover what everyone is doing. What should you do first?

• A. Use Stackdriver Monitoring to see the usage of BigQuery query slots.
• B. Use Google Stackdriver Audit Logs to review data access.
• C. Use the Google Cloud Billing API to see what account the warehouse is being billed to.
• D. Get the identity and access management IIAM) policy of each table

Answer: B

NEW QUESTION 43
Your company has hired a new data scientist who wants to perform complicated analyses across very large datasets stored in Google Cloud Storage and in a Cassandra cluster on Google Compute Engine.
The scientist primarily wants to create labelled data sets for machine learning projects, along with some visualization tasks. She reports that her laptop is not powerful enough to perform her tasks and it is slowing her down. You want to help her perform her tasks. What should you do?

• A. Run a local version of Jupiter on the laptop.
• B. Deploy Google Cloud Datalab to a virtual machine (VM) on Google Compute Engine.
• C. Grant the user access to Google Cloud Shell.
• D. Host a visualization tool on a VM on Google Compute Engine.

Answer: B

Explanation:
Datalab provides Jupyter for this kind of work.

NEW QUESTION 44
You are designing storage for very large text files for a data pipeline on Google Cloud. You want to support ANSI SQL queries. You also want to support compression and parallel load from the input locations using Google recommended practices. What should you do?

• A. Transform text files to compressed Avro using Cloud Dataflow. Use BigQuery for storage and query.
• B. Transform text files to compressed Avro using Cloud Dataflow. Use Cloud Storage and BigQuery permanent linked tables for query.
• C. Compress text files to gzip using the Grid Computing Tools. Use BigQuery for storage and query.
• D. Compress text files to gzip using the Grid Computing Tools. Use Cloud Storage, and then import into Cloud Bigtable for query.

Answer: D

NEW QUESTION 45
You need to store and analyze social media postings in Google BigQuery at a rate of 10,000 messages per minute in near real-time. Initially, design the application to use streaming inserts for individual postings.
Your application also performs data aggregations right after the streaming inserts. You discover that the queries after streaming inserts do not exhibit strong consistency, and reports from the queries might miss in-flight dat

• A. How can you adjust your application design?
• B. Estimate the average latency for data availability after streaming inserts, and always run queries after waiting twice as long.
• C. Re-write the application to load accumulated data every 2 minutes.
• D. Load the original message to Google Cloud SQL, and export the table every hour to BigQuery via streaming inserts.
• E. Convert the streaming insert code to batch load for individual messages.

Answer: A

NEW QUESTION 46
......