Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)試験学習資料での高い復習効率
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Tech4Examはどんな学習資料を提供していますか?
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Professional-Data-Engineer日本語試験認定を取られるメリット
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Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) 認定 Professional-Data-Engineer日本語 試験問題:
1. 組織のマーケティングチームは、顧客データセットのセグメントの定期的な更新を提供します。マーケティングチームから、BigQueryで更新する必要のある100万件のレコードを含むCSVが提供されました。 BigQueryでUPDATEステートメントを使用すると、quotaExceededエラーが発生します。あなたは何をするべきか?
A) ソースCSVファイルをCloud Storage内の小さなCSVファイルに分割して、BigQueryジョブごとのBigQuery UPDATEDMLステートメントの数を減らします。
B) BigQuery UPDATE DMLステートメントの制限内に収まるように、毎日更新されるレコードの数を減らします。
C) Google Cloud PlatformConsoleの[Quotamanagement]セクションでBigQueryUPDATEDMLステートメントの制限を増やします。
D) CSVファイルから新しいBigQueryテーブルに新しいレコードをインポートします。新しいレコードを既存のレコードとマージし、結果を新しいBigQueryテーブルに書き込むBigQueryジョブを作成します。
2. MariaDBSQLデータベースをGCEVMインスタンスにデプロイしており、モニタリングとアラートを設定する必要があります。最小限の開発作業でMariaDBからネットワーク接続、ディスクIO、レプリケーションステータスなどのメトリックを収集し、ダッシュボードとアラートにStackDriverを使用する必要があります。
あなたは何をするべきか?
A) OpenCensus Agentをインストールし、StackDriverエクスポーターを使用してカスタムメトリック収集アプリケーションを作成します。
B) ヘルスチェックを使用してMariaDBインスタンスをインスタンスグループに配置します。
C) StackDriver Logging Agentをインストールし、MariaDBログを読み取るようにfluentdin_tailプラグインを構成します。
D) StackDriver Agentをインストールし、MySQLプラグインを構成します。
3. あなたのスタートアップには、現在アジアの単一地域の顧客にサービスを提供する Web アプリケーションがあります。あなたは、スタートアップが世界中の顧客にサービスを提供できるようにするための資金調達を目標にしています。あなたの現在の目標はコストを最適化することであり、資金調達後の目標は世界的な存在感とパフォーマンスを最適化することです。ネイティブ JDBC ドライバーを使用する必要があります。あなたは何をするべきか?
A) 最初に Cloud SQL for PostgreSQL ゾーン インスタンスを使用し、US で Bigtable を使用します。資金確保後はヨーロッパ、アジアへ。
B) 最初に Cloud SQL for PostgreSQL の高可用性インスタンスを使用し、US では Bigtable を使用します。ヨーロッパとアジアの重複により資金確保が変わる
C) Cloud Spanner を使用して、最初に単一リージョンのインスタンスを構成します。資金を確保した後、マルチリージョンの C oud Spanner インスタンスを構成します。
D) 最初に Cloud SOL for PostgreSQL ゾーン インスタンスを使用し、資金を確保した後で高可用性構成の Cloud SOL for PostgreSQL を使用します。
4. Webアプリケーションログを含むトピックを含むオンプレミスのApacheKafkaクラスターがあります。 BigQueryとCloudStorageで分析するには、データをGoogleCloudに複製する必要があります。推奨されるレプリケーション方法は、KafkaConnectプラグインのデプロイを回避するためのミラーリングです。
あなたは何をするべきか?
A) PubSub KafkaコネクターをオンプレミスのKafkaクラスターにデプロイし、PubSubをシンクコネクターとして構成します。 Dataflowジョブを使用して、PubSubから読み取り、GCSに書き込みます。
B) シンクコネクタとして構成されたPubSubKafkaコネクタを使用してGCEVMインスタンスにKafkaクラスタをデプロイします。 DataprocクラスターまたはDataflowジョブを使用して、Kafkaから読み取り、GCSに書き込みます。
C) PubSub KafkaコネクターをオンプレミスのKafkaクラスターにデプロイし、PubSubをソースコネクターとして構成します。 Dataflowジョブを使用して、PubSubから読み取り、GCSに書き込みます。
D) GCEVMインスタンスにKafkaクラスターをデプロイします。 GCEで実行されているクラスターにトピックをミラーリングするようにオンプレミスクラスターを構成します。 DataprocクラスターまたはDataflowジョブを使用して、Kafkaから読み取り、GCSに書き込みます。
5. ソーシャルメディアの投稿をGoogleBigQueryに保存し、ほぼリアルタイムで1分あたり10,000メッセージの割合で分析する必要があります。最初に、個々の投稿にストリーミング挿入を使用するようにアプリケーションを設計します。アプリケーションは、ストリーミング挿入の直後にデータ集約も実行します。ストリーミング挿入後のクエリは強い一貫性を示さず、クエリからのレポートは処理中のデータを見逃す可能性があることがわかりました。アプリケーションの設計をどのように調整できますか?
A) 蓄積されたデータを2分ごとにロードするようにアプリケーションを書き直します。
B) 元のメッセージをGoogle Cloud SQLに読み込み、ストリーミング挿入を介して1時間ごとにテーブルをBigQueryにエクスポートします。
C) ストリーミング挿入後のデータ可用性の平均レイテンシを見積もり、2倍の時間待機した後に常にクエリを実行します。
D) ストリーミング挿入コードを個々のメッセージのバッチロードに変換します。
質問と回答:
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