車両は既存のシステム(FTP)を使用してデータを書き込み続けます。CExplanation:ストリームデータは、表への最初のストリーム挿入から数秒以内にリアルタイム分析に使用できます。insertAll()メソッドを使用します。この方法では、ロード・ジョブの実行の遅延なしにデータの問合せが可能です。ビジネス要件を分析したところ、お客様の部品待ち時間を短縮することで、大部分な時間節約できることがわかりました。3週間の総レポート時間の短縮に重点を置くことにしました。トランスポートへの移行、およびメトリックの機械学習分析の開発。バイナリ形式への移行、およびメトリックの機械学習分析の開発。トランスポートに移行し、メトリクスの機械学習分析を開発します。インベントリを一定の要因で増加させます。バイナリ形式は、圧縮データのロードに適した形式です。Avroデータは、データ・ブロックが圧縮されている場合でもデータを並行して読み取ることができるため、読み込みが高速です。プラグインを使用してストリーミング転送をサポートを実行できます。アカウントと相互にデータのストリーミングを行うことができます。プロセスにデータをダウンロードする場合に便利です。プロセスに送信できるようにしました。プロセスではエラーが頻繁に発生しやすく、接続に失敗するとファイルの最初からデータ転送が再開されます。ソリューションの信頼性を向上させ、セルラー接続でのデータ転送時間を最小限に抑えたいと考えています。クラスタを1つ使用します。データを複数地域バケットに保存します。プロセスを実行します。クラスタを使用します。バケットに保存します。プロセスを実行します。バケットのロケーションにファイルを直接転送する。プロセスを実行します。バケットのロケーションにファイルを直接転送する。ETLプロセスを実行して、各地域バケットからデータを取得します。現在100カ国に500以上のディーラーとサービスセンターがある。オブジェクト)の保存に最適です。可用性は高くなります。以上の場所に保存されています。クラスに関係なく地理的に冗長です。地理的冗長性は非同期で発生しますが、複数地域ストレージのデータは、アップロード後すぐに少なくとも1つの地理的な場所で重複します。Storageデータと同様に、世界中からすぐにアクセスできます。2,000万台の車両は世界中に散らばっています。地域バケット(米国、欧州、アジア)に格納される。離れたところでなぜ車両が故障しているのかを調べるために、生のテレメトリー・データに関するレポートを作成するよう依頼しました。すべてのデータに対してこのジョブを実行することができます。クラスタを起動してジョブを実行します。クラスタを起動してジョブを実行する。クラスタを使用してジョブを終了します。クラスタを使用してジョブを完了します。CExplanation:ストレージでは、地理的に分散した(100マイル離れて)2つのレプリケーションが保証されるため、リモートでのレーテンシーと可用性が向上します。積極的に活用して、エンド・ユーザーにコンテンツを提供していることです。同期のオーバーヘッドが伴い、地理的に多様なエリア間での一貫性が保証されます。したがって、write-once-read-manyシナリオの方がはるかに優れています。これは、Webサイトのコンテンツ、ストリーミングビデオ、ゲーム、モバイルアプリケーションなど、世界中で頻繁にアクセスされる(例「hot」objects)を意味します。遠隔測定データを収集するために、接続されたすべてのトラックにサーバーとセンサーを搭載しています。来年、彼らはそのデータを使って機械学習モデルをトレーニングしたいと考えています。このデータをクラウドに保存する際のコストも削減したいとも考えています。