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Da ich es ja ganz offensichtlich falsch mache.
NEW QUESTION: 1
In Amazon EC2, can you create an EBS volume from a snapshot and attach it to another instance?
A. Yes, you can but only if the volume is larger than 2TB.
B. No, you can't create an EBS volume from a snapshot.
C. No, you cannot attach EBS volumes to an instance.
D. Yes, you can.
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
To keep a backup copy of your data, you can create a snapshot of an EBS volume, which is stored in Amazon S3. You can create an EBS volume from a snapshot, and attach it to another instance.
Reference: http://docs.amazonwebservices.com/AWSEC2/latest/UserGuide/Storage.html
NEW QUESTION: 2
会社はAWSで機能する完全に管理されたソース管理サービスを必要としています。 サービスは、ピアツーピアで一連の変更を交換することによって、リビジョン管理で複数の分散リポジトリを確実に同期させる必要があります。 ネットワークに接続していなくても、すべてのユーザーが生産的に作業する必要があります。
どのソース管理サービスを使用する必要がありますか?
A. AWS CodeStar
B. AWS CodeBuild
C. AWS CodeCommit
D. Subversion
Answer: C
NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that present the same Scenario.
Each question I the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution while others might not have correct solution.
Start of Repeated Scenario:
You are planning a big data infrastructure by using an Apache Spark Cluster in Azure
HDInsight. The cluster has 24 processor cores and 512 GB of memory.
The Architecture of the infrastructure is shown in the exhibit:
The architecture will be used by the following users:
* Support analysts who run applications that will use REST to submit Spark jobs.
* Business analysts who use JDBC and ODBC client applications from a real-time view.
The business analysts run monitoring quires to access aggregate result for 15 minutes.
The result will be referenced by subsequent quires.
* Data analysts who publish notebooks drawn from batch layer, serving layer and speed layer queries. All of the notebooks must support native interpreters for data sources that are bath processed. The serving layer queries are written in Apache Hive and must support multiple sessions. Unique GUIDs are used across the data sources, which allow the data analysts to use Spark SQL.
The data sources in the batch layer share a common storage container. The Following data sources are used:
* Hive for sales data
* Apache HBase for operations data
* HBase for logistics data by suing a single region server.
End of Repeated scenario.
You need to ensure that the analysts can query the logistics data by using JDBC APIs and
SQL APIs. Which technology should you implement?
A. Apache Hive
B. Apache Spark
C. Apache Phoenix
D. Apache Storm
Answer: A