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【General】
Professional-Data-Engineer科目対策、Professional-Data-Engineer最新試験
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Google Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q215-Q220):質問 # 215
You need to store and analyze social media postings in Google BigQuery at a rate of 10,000 messages per minute in near real-time. Initially, design the application to use streaming inserts for individual postings. Your application also performs data aggregations right after the streaming inserts. You discover that the queries after streaming inserts do not exhibit strong consistency, and reports from the queries might miss in-flight data. How can you adjust your application design?
- A. Re-write the application to load accumulated data every 2 minutes.
- B. Estimate the average latency for data availability after streaming inserts, and always run queries after waiting twice as long.
- C. Load the original message to Google Cloud SQL, and export the table every hour to BigQuery via streaming inserts.
- D. Convert the streaming insert code to batch load for individual messages.
正解：B
解説：
Explanation
The data is first comes to buffer and then written to Storage. If we are running queries in buffer we will face above mentioned issues. If we wait for the bigquery to write the data to storage then we won't face the issue.
So We need to wait till it's written tio storage
質問 # 216
MJTelco is building a custom interface to share data. They have these requirements:
* They need to do aggregations over their petabyte-scale datasets.
* They need to scan specific time range rows with a very fast response time (milliseconds).
Which combination of Google Cloud Platform products should you recommend?
- A. Cloud Datastore and Cloud Bigtable
- B. BigQuery and Cloud Bigtable
- C. BigQuery and Cloud Storage
- D. Cloud Bigtable and Cloud SQL
正解：B
質問 # 217
You are planning to use Google's Dataflow SDK to analyze customer data such as displayed below. Your project requirement is to extract only the customer name from the data source and then write to an output PCollection.
Tom,555 X street
Tim,553 Y street
Sam, 111 Z street
Which operation is best suited for the above data processing requirement?
- A. Data extraction
- B. Sink API
- C. ParDo
- D. Source API
正解：C
解説：
In Google Cloud dataflow SDK, you can use the ParDo to extract only a customer name of each element in your PCollection.
Reference: https://cloud.google.com/dataflow/model/par-do
質問 # 218
- A. Create dataViewer Identity and Access Management (IAM) roles on the dataset to enable sharing.
- B. Create and share an authorized view that provides the aggregate results.
- C. They want to expose aggregates of this data to other Google Cloud projects, while still controlling access to the user-level data. Additionally, they need to minimize their overall storage cost and ensure the analysis cost for other projects is assigned to those projects. What should they do?
- D. Create and share a new dataset and table that contains the aggregate results.
- E. Create and share a new dataset and view that provides the aggregate results.
正解：A
質問 # 219
Which Cloud Dataflow / Beam feature should you use to aggregate data in an unbounded data source every hour based on the time when the data entered the pipeline?
- A. An event time trigger
- B. The with Allowed Lateness method
- C. An hourly watermark
- D. A processing time trigger
正解：D
解説：
Explanation
When collecting and grouping data into windows, Beam uses triggers to determine when to emit the aggregated results of each window.
Processing time triggers. These triggers operate on the processing time - the time when the data element is processed at any given stage in the pipeline.
Event time triggers. These triggers operate on the event time, as indicated by the timestamp on each data element. Beam's default trigger is event time-based.
Reference: https://beam.apache.org/documentation/programming-guide/#triggers
質問 # 220
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