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Broadcom 250-608 試験シラバストピック:

Broadcom Tanzu Greenplum v7 Technical Specialist 認定 250-608 試験問題：

1. Which feature in Greenplum enables recovery from a master node failure?

A) Distributed checkpointing
B) Segment mirroring
C) Segment replication
D) Standby master

2. When should you consider creating a partitioned table in Greenplum?

A) When the table is too small to benefit from MPP
B) When you have a fixed number of rows
C) When the table has no defined primary key
D) When queries frequently filter on a specific column like date

3. A data analyst wants to train a logistic regression model in Greenplum to predict customer churn. They've structured a dataset with is_churned as the target and several numeric features.
Which steps should they take to complete model training using MADlib?

A) Use a SELECT statement to call madlib.logregr_train() on the dataset
B) Use gpload to load the model weights
C) Export the data to a CSV file and train using scikit-learn
D) Create a writable external table to store model predictions

4. Which of the following are the in-database ML solutions with Greenplum?

A) SparkML
B) Apache MADlib
C) Pandas
D) PostgresML

5. What two user activities can be monitored through the GPCC Query Monitor tab?
(Choose two)

A) Query resource usage like memory and CPU
B) Estimated query completion time
C) Queries currently running or queued
D) Number of table partitions created

質問と回答：