」
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Google Certified Professional Data Engineer 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題:
1. By default, which of the following windowing behavior does Dataflow apply to unbounded data sets?
A) Windows at every 100 MB of data
B) Single, Global Window
C) Windows at every 10 minutes
D) Windows at every 1 minute
2. You are part of a healthcare organization where data is organized and managed by respective data owners in various storage services. As a result of this decentralized ecosystem, discovering and managing data has become difficult You need to quickly identify and implement a cost-optimized solution to assist your organization with the following
* Data management and discovery
* Data lineage tracking
* Data quality validation
How should you build the solution?
A) Use Dataplex to manage data, track data lineage, and perform data quality validation.
B) Use BigLake to convert the current solution into a data lake architecture.
C) Build a new data discovery tool on Google Kubernetes Engine that helps with new source onboarding and data lineage tracking.
D) Use BigOuery to track data lineage, and use Dataprep to manage data and perform data quality validation.
3. Which of the following is NOT true about Dataflow pipelines?
A) Dataflow pipelines use a unified programming model, so can work both with streaming and batch data sources
B) Dataflow pipelines are tied to Dataflow, and cannot be run on any other runner
C) Dataflow pipelines can be programmed in Java
D) Dataflow pipelines can consume data from other Google Cloud services
4. Which row keys are likely to cause a disproportionate number of reads and/or writes on a particular node in a Bigtable cluster (select 2 answers)?
A) A stock symbol followed by a timestamp
B) A non-sequential numeric ID
C) A sequential numeric ID
D) A timestamp followed by a stock symbol
5. You are building an ELT solution in BigQuery by using Dataform. You need to perform uniqueness and null value checks on your final tables. What should you do to efficiently integrate these checks into your pipeline?
A) Build BigQuery user-defined functions (UDFs).
B) Build Dataform assertions into your code
C) Write a Spark-based stored procedure.
D) Create Dataplex data quality tasks.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： B | 質問 # 2 正解： A | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： C、D | 質問 # 5 正解： B |
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