Google Data Engineer : GCP-DE

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Google Data Engineer GCP-DE Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. You want to automate execution of a multi-step data pipeline running on Google Cloud. The pipeline includes Cloud Dataproc and Cloud Dataflow jobs that have multiple dependencies on each other. You want to use managed services where possible, and the pipeline will run every day. Which tool should you use?

A) Cloud Scheduler
B) cron
C) Workflow Templates on Cloud Dataproc
D) Cloud Composer

2. Which of these rules apply when you add preemptible workers to a Dataproc cluster (select 2 answers)?

A) Preemptible workers cannot store data.
B) Preemptible workers cannot use persistent disk.
C) If a preemptible worker is reclaimed, then a replacement worker must be added manually.
D) A Dataproc cluster cannot have only preemptible workers.

3. You need to create a data pipeline that copies time-series transaction data so that it can be queried from within BigQuery by your data science team for analysis. Every hour, thousands of transactions are updated with a new status. The size of the intitial dataset is 1.5 PB, and it will grow by 3 TB per day. The data is heavily structured, and your data science team will build machine learning models based on this dat a. You want to maximize performance and usability for your data science team. Which two strategies should you adopt? Choose 2 answers.

A) Use BigQuery'ssupport for external data sources to query.
B) Preserve the structure of the data as much as possible.
C) Copy a daily snapshot of transaction data to Cloud Storage and store it as an Avro fil
D) Denormalize the data as must as possible.
E) Develop a data pipeline where status updates are appended to BigQuery instead of updated.
F) Use BigQuery UPDATE to further reduce the size of the dataset.

4. Each analytics team in your organization is running BigQuery jobs in their own projects. You want to enable each team to monitor slot usage within their projects. What should you do?

A) Create an aggregated log export at the organization level, capture the BigQuery job execution logs, create a custom metric based on the totalSlotMs, and create a Stackdriver Monitoring dashboard based on the custom metric
B) Create a log export for each project, capture the BigQuery job execution logs, create a custom metric based on the totalSlotMs, and create a Stackdriver Monitoring dashboard based on the custom metric
C) Create a Stackdriver Monitoring dashboard based on the BigQuery metric slots/allocated_for_project
D) Create a Stackdriver Monitoring dashboard based on the BigQuery metric query/scanned_bytes

5. When using Cloud Dataproc clusters, you can access the YARN web interface by configuring a browser to connect through a proxy.

A) SOCKS
B) VPN
C) HTTPS
D) HTTP

Fragen und Antworten: