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[Hardware] Professional-Data-Engineer Exam Fragen & Professional-Data-Engineer Testking

tywest525

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【Hardware】 Professional-Data-Engineer Exam Fragen & Professional-Data-Engineer Testking

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Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q82-Q87):82. Frage
Which of these operations can you perform from the BigQuery Web UI?
  • A. Upload a 20 MB file.
  • B. Upload a file in SQL format.
  • C. Load data with nested and repeated fields.
  • D. Upload multiple files using a wildcard.
Antwort: C
Begründung:
You can load data with nested and repeated fields using the Web UI.
You cannot use the Web UI to:
- Upload a file greater than 10 MB in size
- Upload multiple files at the same time
- Upload a file in SQL format
All three of the above operations can be performed using the "bq" command.
Reference: https://cloud.google.com/bigquery/loading-data

83. Frage
You need to orchestrate a pipeline with several Google Cloud services: a batch Dataflow job, then a BigQuery query job followed by a Vertex AI batch prediction. The logic is sequential. You want a lightweight, serverless orchestration solution with minimal operational overhead. What service should you use?
  • A. Select Compute Engine with cron.
  • B. Select Dataproc with Apache Oozie.
  • C. Select Cloud Workflows.
  • D. Select Cloud Composer.
Antwort: C
Begründung:
When the requirement specifies a "lightweight" and "serverless" orchestration for Google Cloud APIs with
"minimal operational overhead," Cloud Workflows is the preferred choice over Cloud Composer.
* Lightweight and Serverless: Cloud Workflows is a fully managed, HTTP-based orchestration service that scales to zero and has no base cost. It is designed specifically to chain Google Cloud services together using YAML or JSON.
* Operational Overhead: Unlike Cloud Composer (which requires managing a Kubernetes-based environment and has a minimum running cost), Workflows is truly serverless with no infrastructure to manage.
* Service Integration: Workflows has built-in connectors for Dataflow, BigQuery, and Vertex AI, making it ideal for simple sequential logic.
* Correcting other options:
* B (Cloud Composer): While it can handle this logic, it is not "lightweight." It is better suited for complex data engineering pipelines with non-GCP dependencies.
* C (Compute Engine): This is not serverless and requires significant operational overhead to manage the VM and cron state.
* D (Dataproc/Oozie): This is a legacy Hadoop-based orchestration tool and is definitely not lightweight or serverless.
Reference: Google Cloud Documentation on Workflows:
"Workflows is a fully managed orchestration platform that executes services in an order that you define...
Workflows is serverless, scales to zero, and has no infrastructure to manage. It is ideal for orchestrating Google Cloud services like BigQuery, Dataflow, and Vertex AI with low latency." (Source: Workflows product overview)
"Use Workflows for low-latency, high-volume, and lightweight orchestration of Google Cloud services." (Source: Choose an orchestration service)

84. Frage
Your team runs a complex analytical query daily that processes terabytes of data. Recently, after running for
20 minutes, the query fails with a "Resources exceeded" error. You need to resolve this issue. What should you do?
  • A. Increase the maximum table size limit.
  • B. Move from BigQuery on-demand to slot reservations.
  • C. Increase your project's BigQuery API request quota.
  • D. Analyze the SQL syntax for errors.
Antwort: B
Begründung:
In BigQuery, the "Resources exceeded" error (specifically during execution) typically indicates that the query's resource demands (CPU/Memory/Shuffle) have surpassed the limits of the shared on-demand slot pool.
* Slot Reservations: On-demand pricing uses a shared pool of slots with a soft cap (typically 2,000 slots). For massive, complex queries processing terabytes and running for long durations, this pool may be insufficient or subject to "load shedding" during peak times. Moving to Capacity-based pricing (Slots) allows you to reserve a dedicated number of slots (e.g., 500, 2,000, or more) that are exclusively yours, providing the sustained compute power needed for heavy analytical jobs.
* Correcting other options:
* A: API request quotas (e.g., queries per second) are unrelated to the internal compute resources required to execute a single massive query.
* B: While query optimization (removing ORDER BY, etc.) can help, if the logic is correct but simply too large for the shared pool, syntax analysis won't fix the underlying resource constraint.
* C: There is no "maximum table size limit" that causes an execution-time resource error; BigQuery supports petabyte-scale tables.
Reference: Google Cloud Documentation on BigQuery Troubleshooting:
"Resources exceeded during query execution: This error occurs when a query uses too many resources (CPU, memory, or shuffle). This is common for queries that are very complex or join large datasets... To resolve this, you can: 1. Optimize your query... 2. Switch to capacity-based pricing (reservations) to ensure your jobs have a dedicated number of slots and are not impacted by the shared on-demand pool's limits." (Source: Troubleshoot query issues)
"On-demand pricing is subject to a default slot quota... For workloads that require more predictability or higher scale, slot commitments and reservations provide dedicated capacity." (Source: BigQuery pricing models)

85. Frage
You are designing a fault-tolerant architecture to store data in a regional BigOuery dataset. You need to ensure that your application is able to recover from a corruption event in your tables that occurred within the past seven days. You want to adopt managed services with the lowest RPO and most cost-effective solution.
What should you do?
  • A. Migrate your data to multi-region BigQuery buckets.
  • B. Export the data from BigQuery into a new table that excludes the corrupted data.
  • C. Access historical data by using time travel in BigQuery.
  • D. Create a BigQuery table snapshot on a daily basis.
Antwort: C
Begründung:
Time travel is a feature of BigQuery that allows you to query and recover data from any point within the past seven days. You can use the FOR SYSTEM_TIME AS OF clause in your SQL query to specify the timestamp of the data you want to access. This way, you can restore your tables to a previous state before the corruption event occurred. Time travel is automatically enabled for all datasets and does not incur any additional cost or storage.
References:
Data retention with time travel and fail-safe | BigQuery | Google Cloud BigQuery Time Travel: How to access Historical Data? | Easy Steps

86. Frage
To give a user read permission for only the first three columns of a table, which access control method would you use?
  • A. It's not possible to give access to only the first three columns of a table.
  • B. Predefined role
  • C. Authorized view
  • D. Primitive role
Antwort: C
Begründung:
An authorized view allows you to share query results with particular users and groups without giving them read access to the underlying tables. Authorized views can only be created in a dataset that does not contain the tables queried by the view.
When you create an authorized view, you use the view's SQL query to restrict access to only the rows and columns you want the users to see.

87. Frage
......
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