Google Professional-Data-Engineer日本語 問題集

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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. ETLジョブを移行してBigQueryで実行した後、移行されたジョブの出力が元のジョブの出力と同じであることを確認する必要があります。元のジョブの出力を含むテーブルをロードし、その内容を移行されたジョブからの出力と比較して、それらが同一であることを示したいと考えています。テーブルには、比較のためにテーブルを結合できるようにする主キー列が含まれていません。
あなたは何をするべきか？

A) DataprocクラスターとBigQuery Hadoopコネクターを使用して、各テーブルからデータを読み取り、並べ替え後にテーブルの非タイムスタンプ列からハッシュを計算します。各テーブルのハッシュを比較します。
B) HASH（）関数を使用してテーブルからランダムサンプルを選択し、サンプルを比較します。
C) RAND（）関数を使用してテーブルからランダムサンプルを選択し、サンプルを比較します。
D) OVER（）関数を使用して層化ランダムサンプルを作成し、各テーブルの同等のサンプルを比較します。

2. GoogleCloudでレコメンデーションエンジンを使用するアプリケーションを開発しています。ソリューションでは、過去の視聴回数に基づいて新しい動画を顧客に表示する必要があります。ソリューションでは、顧客が視聴したビデオ内のエンティティのラベルを生成する必要があります。設計では、数TBのデータに関する他の顧客の好みからのデータに基づいて、非常に高速なフィルタリングの提案を提供できる必要があります。あなたは何をするべきか？

A) Spark MLlibを使用して分類モデルを構築およびトレーニングし、ラベルを生成します。 Spark MLlibを使用して2番目の分類モデルを構築およびトレーニングし、顧客の好みに一致するように結果をフィルタリングします。 CloudDataprocを使用してモデルをデプロイします。アプリケーションからモデルを呼び出します。
B) Cloud Video IntelligenceAPIを呼び出してラベルを生成するアプリケーションを構築します。 Cloud SQLにデータを保存し、予測されたラベルを結合およびフィルタリングして、ユーザーの表示履歴と一致させ、設定を生成します。
C) Cloud Video IntelligenceAPIを呼び出してラベルを生成するアプリケーションを構築します。 Cloud Bigtableにデータを保存し、予測されたラベルをフィルタリングしてユーザーの表示履歴に一致させ、設定を生成します。
D) Spark MLlibを使用して複雑な分類モデルを構築およびトレーニングし、ラベルを生成して結果をフィルタリングします。
CloudDataprocを使用してモデルをデプロイします。アプリケーションからモデルを呼び出します。

3. あなたは、地域の BigOuery データセットにデータを保存するためのフォールト トレラント アーキテクチャを設計しています。過去 7 日以内に発生したテーブルの破損イベントからアプリケーションが回復できることを確認する必要があります。RPO が最も低く、コスト効率が最も高いソリューションを備えたマネージド サービスを導入したいと考えています。あなたは何をするべきか？

A) BigQuery から破損したデータを除外した新しいテーブルにデータをエクスポートします。
B) BigQuery でタイムトラベルを使用して履歴データにアクセスします。
C) BigQuery テーブルのスナップショットを毎日作成します。
D) データをマルチリージョンの BigQuery バケットに移行します。

4. 既存のオンプレミス データ戦略を最新化する必要があります。あなたの組織は現在使用しています。
* データ レプリケーション用のオンプレミス Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) を含む、複数の大規模データ セットを処理するための Apache Hadoop クラスター。
* Apache Airflow は、数千のジョブ ステップを含む数百の ETL パイプラインを調整します。
Hadoop ワークロードを処理でき、既存のオーケストレーション プロセスへの変更を最小限に抑えることができる新しいアーキテクチャを Google Cloud にセットアップする必要があります。あなたは何をするべきか？

A) Dataproc を使用して Hadoop クラスタを Google Cloud に移行し、Cloud Storage を使用して HDFS のユースケースを処理します。Cloud Data Fusion を使用して、ETL パイプラインを視覚的に設計してデプロイします。
B) Dataproc を使用して Hadoop クラスタを Google Cloud に移行し、Cloud Storage を使用して HDFS のユースケースを処理します。Cloud Composer を使用してパイプラインをオーケストレーションします。
C) Dataproc を使用して Hadoop クラスタを Google Cloud に移行し、Cloud Storage を使用して HDFS ユースケースを処理します ETL パイプラインを Dataflow に変換します。
D) 大規模なワークロードには Bigtable を使用し、Cloud Storage に接続して HDFS ユースケースを処理します。 Cloud Composer でパイプラインをオーケストレーションします。

5. 何百万もの機密性の高い患者レコードをリレーショナルデータベースからBigQueryにコピーする必要があります。データベースの合計サイズは10TBです。安全で時間効率の良いソリューションを設計する必要があります。あなたは何をするべきか？

A) データベースからCSVファイルにレコードをエクスポートします。 CSVファイルのパブリックURLを作成し、ストレージ転送サービスを使用してファイルをクラウドストレージに移動します。 GCPコンソールのBigQueryWeb UIを使用して、CSVファイルをBigQueryに読み込みます。
B) データベースからレコードをAvroファイルとしてエクスポートします。 gsutilを使用してファイルをGCSにアップロードしてから、GCPコンソールのBigQuery WebUIを使用してAvroファイルをBigQueryに読み込みます。
C) データベースからレコードをAvroファイルとしてエクスポートします。ファイルをTransferApplianceにコピーしてGoogleに送信し、GCPコンソールのBigQuery WebUIを使用してAvroファイルをBigQueryに読み込みます。
D) データベースからレコードをAvroファイルとしてエクスポートします。 AvroファイルのパブリックURLを作成し、ストレージ転送サービスを使用してファイルをクラウドストレージに移動します。 GCPコンソールのBigQueryWeb UIを使用して、AvroファイルをBigQueryに読み込みます。

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