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NEW QUESTION: 1
Which parameter tells Extract the tables for which to capture changes?
A. LOGTABLE
B. Table
C. LOG
D. MAP C
Answer: B
Explanation:
Explanation/Reference:
References:

NEW QUESTION: 2
あなたの会社はソース管理にGitHubを使用しています。 GitHubリポジトリは、ソースコードとストアプロセスのドキュメントを保存します。プロセスドキュメントは、.bmpファイルとして保存された単純なフローチャートを含むMicrosoftWordドキュメントとして保存されます。
プロセスドキュメントとフローチャートの統合とバージョン管理を最適化する必要があります。ソリューションは、次の要件を満たす必要があります。
*ドキュメントはプレーンテキストとして保存します。
*維持する必要のあるファイルの数を最小限に抑えます。
*フローチャートの変更、マージ、および再利用を簡素化します。
*ドキュメントの変更、マージ、および再利用を簡素化します。
ソリューションに何を含める必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。注意：
それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

NEW QUESTION: 3
고객이 Amazon S3를 독점적으로 데이터 스토어로 사용하는 애플리케이션을 작성했습니다. 고객이 응용 프로그램이 정보를 업데이트하는 속도를 높일 때까지 응용 프로그램이 제대로 작동합니다. 고객은 이제 애플리케이션이 Amazon S3의 객체에 액세스 할 때 오래된 데이터가 가끔 나타난다고 보고합니다.
응용 프로그램 논리가 정확하다면 무엇이 문제가 될 수 있습니까?
A. 응용 프로그램이 고유 키로 새 개체를 작성하여 레코드를 업데이트하고 있습니다.
B. 애플리케이션이 범위 헤더를 사용하여 Amazon S3에서 객체의 일부를 읽습니다.
C. 응용 프로그램이 동일한 키로 기존 개체를 덮어 써서 레코드를 업데이트하고 있습니다.
D. 애플리케이션이 병렬 객체 요청을 사용하여 Amazon S3에서 객체를 읽고 있습니다.
Answer: C
Explanation:
Explanation
Amazon S3 offers eventual consistency for overwrite PUTS and DELETES in all Regions. Updates to a single key are atomic. For example, if you PUT to an existing key, a subsequent read might return the old data or the updated data, but it never returns corrupted or partial data. Amazon S3 achieves high availability by replicating data across multiple servers within AWS data centers. If a PUT request is successful, your data is safely stored. However, information about the changes must replicate across Amazon S3, which can take some time, and so you might observe the following behaviors: A process writes a new object to Amazon S3 and immediately lists keys within its bucket. Until the change is fully propagated, the object might not appear in the list.
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/optimizing-performance.html
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/Introduction.html